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...
retain_graph设置True,一般多用于两次backward # 假如有两个Loss,先执行第一个的backward,再执行第二个backwardloss1.backward(retain_graph=True)# 这样计算图就不会立即释放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 AI代码助手复制代码 retain_graph设置...
optimizer.zero_grad() 清空过往梯度; 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。 这里有人就...
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 needed and often can be worked around in a much ...
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,\ ...
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) –…
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**：...
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: ...
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。
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。