二、create_graph=true带来的内存泄露。 注意到pytorch官方文档的一句话:(For torch.autograd.backward())“Using this method withcreate_graph=Truewill create a reference cycle between the parameter and its gradient which can cause a memory leak.” 也就是官方也提到了使用这个参数带来的隐患:“memory leak...
importtorch# 创建一个简单的函数deff(x):returnx**2# 创建一个输入x=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)# 第一次反向传播以计算一阶导数y=f(x)y.backward(create_graph=True)# 注意这里设置了 create_graph=True# 现在 x 的一阶导数first_order_grad=x.grad# 由于计算图被保留,我们可以通过再次调用 ...
backward(create_graph=True) # x.grad = 12 x.grad.backward() print(x.grad) >>>tensor(18., grad_fn=<CopyBackwards>) 发现了问题,结果不是6,而是18,发现第一次回传时输出x梯度是12。这是因为PyTorch使用backward()时默认会累加梯度,需要手动把前一次的梯度清零 x = torch.tensor(2.).requires_...
create_graph (bool, optional):用于高阶求导 import torch x = torch.tensor([1.0], dtype=torch.float32, requires_grad=True) y = x + 1 z = x + y**2 z.backward(retain_graph=False, create_graph=True) print(x.grad) # 输出[5.0] torch.autograd.backward(x.grad) print(x.grad) # 输出...
I am facing the same problem. even with del and autograd.grad, create_graph=True gives memory leak. I distill the code here torch.manual_seed(2332) dim = 10 winit = torch.randn([dim]) w1 = torch.randn([dim+1],requires_grad=True) w2 = w1[dim:] torch.autograd.set_detect_anomaly(...
retain_graph: 通常在调用一次 backward 后,pytorch 会自动把计算图销毁,所以要想对某个变量重复调用 backward,则需要将该参数设置为True create_graph: 当设置为True的时候可以用来计算更高阶的梯度 grad_variables: 这个官方说法是 grad_variables' is deprecated. Use 'grad_tensors' instead. 也就是说这个参数...
retain_graph: 通常在调用一次backward后,pytorch会自动把计算图销毁,所以要想对某个变量重复调用backward,则需要将该参数设置为True create_graph: 当设置为True的时候可以用来计算更高阶的梯度 grad_variables: 这个官方说法是grad_variables' is deprecated. Use 'grad_tensors' instead.也就是说这个参数后面版本中...
其中,create_graph参数的作用是,如果为True,那么就创建一个专门的graph of the derivative,这可以方便计算高阶微分。参数retain_graph可以忽略,因为绝大多数情况根本不需要,它的作用是要不要保留Graph。该函数实现代码也很简单,就是调用torch.autograd.backward。所以接...
retain_graph(bool,可选) - 如果为False,则用于释放计算grad的图。请注意,在几乎所有情况下,没有必要将此选项设置为True,通常可以以更有效的方式解决。默认值为create_graph的值。 create_graph(bool,可选) - 如果为True,则将构造派生图,允许计算更高阶的派生产品。默认为False。
可以通过在backward(方法调用之前使用`torch.autograd.grad(`函数对非叶子节点进行梯度清零:`torch.autograd.grad(tensor, tensor_list, retain_graph=True, create_graph=True)`。 3.禁用梯度自动计算: 有时候我们希望禁用梯度的自动计算,即使是在训练模式下。可以使用`torch.no_grad(`上下文管理器进行梯度计算的...