环境：Windows10，cpu，pytorch→mindspore

问题描述：

在训练模型的时候：

​

通过debug定位到，在模型model的construct中有这样一行代码：（备注：debug过程中发现，是for data in dataset.create_dict_iterator():训练第3次进入到该行代码才会卡住）

其中S和labels都是(64,16)的tensor，clamp是将1-S的元素控制在0~2之间，.t()是转置方法

迁移到mindspore中是这样

但是迁移过来后，debug或者运行的时候就卡在这里，debug第三次到该代码也会报错，而且这次和下次可能报的错不一样：

然而我用numpy作为中转，将Mindspore的tensor类型转为pytorch的tensor类型，然后再用pytorch的方法实现这个操作，训练过程又是可以跑的，转换如下：

但是这个操作其实就很简单，Mindpsore的API中也可以找到对应的方法，就是ops.clip_by_value()做元素大小控制，transpose做转置，为什么就会卡住。