但是在这个代码中,我们设置了retain_graph=True,这个参数的作用是什么,官方定义为: retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases setting this option to True is not
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...
pytorch retain_graph=True 训练导致GPU显存泄漏 OOM (out of memory)blog.csdn.net/qxqxqzzz/article/details/116756532 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...
89 tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, ---> 90 allow_unreachable=True) # allow_unreachable flag 91 92 RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time. ...
5. retrain_graph 官方定义: retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases setting this option to True is not needed and often can be worked around in a much more efficient way. Defaults to the value of crea...
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...
loss1.backward(retain_graph=True) 反向传播,计算当前梯度; loss2.backward() 反向传播,计算当前梯度; optimizer.step() 根据梯度更新网络参数 即:最后一个backward()不要加retain_graph参数,这样每次更新完成后会释放占用的内存,也就不会出现越来越慢的情况了。
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=True,即loss.backwad(retain_graph=True),这样做可以保留动态计算图,在第二次反向传播时,将自动和第一次的梯度相加。 示例: ...
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) –…
其实retain_graph这个参数在平常中我们是用不到的,但是在特殊的情况下我们会用到它: 假设一个我们有一个输入x,y = x **2, z = y*4,然后我们有两个输出,一个output_1 = z.mean(),另一个output_2 = z.sum()。然后我们对两个output执行backward。