libtorch forward runtime error问题解决方法记录

（前提运行环境都是CUDA版）之前一直使用pytorch1.1和libtorch1.1，现在由于项目需求，需要更新到最新框架，发现之前在libtorch1.1下正常固化的模型，在大于libtorch1.4的版本上不能运行，模型可以正常加载（如果此处不能加载，可以使用torch::cuda::is_available()判断是否调用cuda）,但是forward的时候，断点直接跑到  IValue forward(std::vector inputs) {
    return get_method("forward")(std::move(inputs)); }，这就是在定义模型是出现了问题，很大可能是因为模型中使用了view操作，但是view对内存是非连续操作，解决方法有两个（1）直接使用reshape替代view(2)在view之前使用contiguous操作，使内存连续，即可解决此问题。当然也有可能是其他原因导致的，目前还没踩到坑，如有类似的情况，请在评论区留言。