这个错误的意思就是,Pytorch的机制是每次调用.backward()都会free掉所有buffers,模型中可能有多次backward(),而前一次backward()存储在buffer中的梯度,会因为后一次调用backward()被free掉,因此,这里需要用到retain_graph=True这个参数 使用这个参数,可以让前一次的backward()的梯度保存在buffer内,直...
然后遍历这个列表的输出计算损失最离谱的是把optimizer.zero()从model(x)前 移到loss.backward()前LS...
1. **内存管理**：`retain_graph=True`可能导致中间变量的内存占用增加，尤其是在多次反向传播或涉及大量数据时。这可能超出系统内存限制，从而导致错误。通常，我们希望在每个反向传播步骤后清理不再需要的中间计算图，以节省内存。2. **计算效率**：尽管保留计算图可能在某些情况下提供计算效率，但在其...
然后遍历这个列表的输出计算损失最离谱的是把optimizer.zero()从model(x)前 移到loss.backward()前for...
loss1.backward(retain_graph=True) 反向传播,计算当前梯度; loss2.backward(retain_graph=True) 反向传播,计算当前梯度; optimizer.step() 根据梯度更新网络参数 那么你可能会出现内存溢出的情况,并且,每一次迭代会比上一次更慢,越往后越慢(因为你的梯度都保存了,没有free) ...
网上看到有个解决办法是在backward中加入retain_grad=True,也就是backward(retain_graph=True)。 这句话的意思是暂时不释放计算图,所以在后续的训练过程中计算图不会被释放掉,而是会一直累积,但是随着训练的进行,会出现OOM。因此,需要在最后一个loss计算时...
执行`Loss.backward(retain_graph=True)`操作，意味着在计算梯度后不立即释放中间变量，而是保留计算图。这在需要多次依赖相同前向过程的场景中极为关键。以矩阵X=[[1,2],[3,4]]为例，计算loss时，通过`backward`方法，其梯度可直接计算得到。例如，假设计算出某个损失值的梯度是 [公式] ，则其...
报错原因:默认 retain_graph=False,也就是反向传播之后这个计算图的内存会被释放,这样就没办法进行第二次反向传播了,所以我们需要设置为 retain_graph=True。 在输入代码34下面图中漏写了一句backward函数,因此执行到代码35时其实是执行了两次backward函数,由于第一次retain_graph默认设置为false,经过一次后向传播后计算...
平常都是无脑使用backward，每次看到别人的代码里使用诸如autograd.grad这种方法的时候就有点抵触，今天花了...
“预期的isFloatingType(grads[i].type().scalarType())为真，但在loss.backward()时为false”梯度...