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
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。
Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors after they have already been freed). Saved intermediate values of the graph are freed when you call .backward() or autograd.grad(). Specify retain_graph=True if you need to backward through the graph a se...
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...
x = Variable(t.ones(2, 2),requires_grad = True) y = x + 1 y.backward() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 然后就会报上面的错误: RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 1. 总结: 因此当输出不是标量时,调用.backwardI()就会出错 ...
pytorch是动态图计算机制,也就是说,每次正向传播时,pytorch会搭建一个计算图,loss.backward()之后,这个计算图的缓存会被释放掉,下一次正向传播时,pytorch会重新搭建一个计算图,如此循环。 在默认情况下,PyTorch每一次搭建的计算图只允许一次反向传播,如果要进行两次反向传播,则需要在第一次反向传播时设置retain_graph...
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**：...
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,\ ...
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）解决的⽅法，当然是这样...
总的来说进行一次backward之后,各个节点的值会清除,这样进行第二次backward会报错,如果加上retain_graph==True后,可以再来一次backward。 retain_graph参数的作用 官方定义:retain_graph (bool, optional) –…