torch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph,create_graph)File"/home/prototype/anaconda3/envs/pytorch-env/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/__init__.py",line89,inbackward allow_unreachable=True)#
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...
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...
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,就需要设置参数retain_graph为True create_graph:创建导数计算图,用于高阶求导,例如二阶导数、三阶导数等等 torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None,\ retain_graph=None, create_gra...
retain_graph: 控制反向传播时候是否保留计算图,允许多次反向传播,默认为False。False时候进行一次反向传播后,计算图会被释放,再次调用backward()会报错。True时候反向传播后计算图被保留,可用于多次梯度计算的加和。 create_graph: 默认是False。True时候允许计算高阶导数。 inputs: 暂时不清楚,之后用到了再以真实案例...
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) ...
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。
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。
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**：...
pytorch loss.backward(retain_graph=True)还是报错？参考前面一个大神的 @闪电侠的右手，希望对后面的人...