在PyTorch 中,retain_graph 参数是在调用 .backward() 方法时使用的,用于控制计算图(Computational Graph)的保留行为。默认情况下,retain_graph 设置为 False,表示在计算梯度后,PyTorch 会释放计算图占用的内存,以便后续可以进行新的前向传播和反向传播。如果设置为 True,则计算图不会被释放,允许在同一个计算图中进...
tensors:用于计算梯度的Tensor,如torch.autograd.backward(y),等价于y.backward()。 grad_tensors:形状与tensors一致,对于y.backward(grad_tensors),grad_tensors相当于链式法则 dzdx=dzdy×dydx 中的dzdy。【结合例子理解见后】 retain_graph:计算计算图里每一个导数值时需要保留各个变量的值,retain_graph 为...
其中,最有效的解决方案是,在最后一个Loss时,不添加retrain_graph=True参数,正常进行backward,此时会自动回收前面保存的内容。 但值得注意的是,需要注意Loss进行backward的顺序,如果LossA对应的网络内容包含了LossB,那么应当先计算并反向传播LossB,再计算并反向传播LossA,确保所有保存的内容被释放。 相反,如果你先操作A...
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,直到更新完成,但是要注...
torch.autograd.backward 功能:自动求取计算图所有节点变量的梯度 tensor:用于求导的张量,如loss grad_tensors:多梯度权重;当有多个loss需要去计算梯度的时候,就要设计各个loss之间的权重比例 retain_graph:保存计算图;由于pytorch采用动态图机制,在每一次反向传播结束之后,计算图都会释放掉。如果想继续使用计算图,就需要...
也就是说,只要我们有一个loss,我们就可以先loss.backward(retain_graph=True) 让它先计算梯度,若下面还有其他损失,但是可能你想扩展代码,可能有些loss是不用的,所以先加了 if 等判别语句进行了干预,使用loss.backward(retain_graph=True)就可以单独的计算梯度,屡试不爽。
因此需要retain_graph参数为True去保留中间参数从而两个loss的backward()不会相互影响。正确的代码应当把第11行以及之后改成 1 # 假如你需要执行两次backward,先执行第一个的backward,再执行第二个backward 2 loss1.backward(retain_graph=True)# 这里参数表明保留backward后的中间参数。
问题的核心在于，当使用`retain_graph=True`参数调用`loss.backward()`时，PyTorch会保留中间计算图，这对于涉及循环或需要多次反向传播的复杂模型非常有用。然而，在某些情况下，这可能导致内存溢出或不期望的计算行为，从而引发错误。在处理这类问题时，有几个关键点需要注意和理解：1. **内存管理**：...
解决d_loss.backward(retain_graph=True) 这个错误信息表明你尝试在一个已经进行了反向传播的计算图中再次进行反向传播,但是计算图的中间变量在第一次反向传播后已经被释放了。在 PyTorch 中,当你调用 `.backward()` 方法时,计算图的中间变量默认是不会被保留的,这意味着你不能在同一张图上再次进行反向传播。
运行 AI代码解释 # 假如你有两个Loss,先执行第一个的backward,再执行第二个backward loss1.backward(retain_graph=True)loss2.backward()# 执行完这个后,所有中间变量都会被释放,以便下一次的循环 optimizer.step()# 更新参数 这样就比较容易理解了。