解释y.backward(torch.ones_like(x), retain_graph=True)

时间: 2024-05-29 21:13:29 浏览: 493

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Pytorch 中retain_graph的用法详解

在Pytorch中，`retain_graph`参数是`backward`函数的一个可选参数，它用于控制是否保留梯度计算过程中的计算图。当我们多次调用`backward`函数时，通常默认情况下，第二次及之后的`backward`调用会导致之前的计算图被释放，这是因为Pytorch的设计初衷是通过释放计算图来节省内存。然而，有些情况下我们需要在一次迭代中多次反向传播（例如在训练GANs时），这就需要使用`retain_graph=True`来保持计算图不被释放。在生成对抗网络（GANs）中，通常包含两个网络：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。在训练过程中，生成器和判别器是交替训练的。在判别器的训练阶段，我们需要最大化判别器的输出，即判别器正确识别真实图片和生成图片的能力。而在生成器的训练阶段，我们则需要最小化判别器错误识别生成图片为真实图片的概率。此外，生成器还可能有其他损失函数（如感知损失、图像损失、总变分损失等），这些损失函数需要同时反向传播以训练生成器。在上述SRGAN源码的示例中，更新判别器网络时使用了`d_loss.backward(retain_graph=True)`，这是为了在接下来更新生成器网络时保留判别器的梯度计算图。因为一旦执行`optimizerD.step()`，根据Pytorch的默认行为，判别器的梯度会随着梯度下降操作而被清空。而生成器的训练需要使用到判别器的参数梯度，因此需要保留这部分梯度信息。这样一来，我们可以先计算判别器关于其参数的梯度，接着计算生成器关于其参数的梯度，并使用两个网络的梯度来执行梯度下降操作。在上述代码的第二部分中，更新生成器网络时没有特别指出需要使用`retain_graph=True`，因为生成器的梯度计算通常不需要在生成器训练之后再次使用。另外，如果我们在一张图中多次调用`backward`函数，并且没有特别设置`retain_graph=True`，那么第二次调用`backward`时，之前第一次调用的计算图会被释放，这时候如果我们需要再次执行反向传播，就会遇到错误信息。错误信息可能如下所示： ``` --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-19-8ad6b0658906> in <module>() ----> 1 output1.backward() 2 output2.backward() ... # 中间省略了堆栈信息 RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation. ``` 这个错误说明了在进行梯度反向传播之前，参与计算的某些张量已经被修改过了。这在某些情况下，尤其是当没有使用`retain_graph=True`时发生。因此，如果我们想要在一次迭代中多次反向传播梯度，我们必须在第一次调用`backward`时设置`retain_graph=True`。需要注意的是，频繁使用`retain_graph=True`可能会导致内存消耗过大，因为在Pytorch中，计算图需要消耗额外的内存来保持梯度的计算。因此，只有在需要的情况下才使用该参数，例如在循环中或者在梯度需要被多次使用的特定算法中。总结来说，`retain_graph=True`的作用是为了在多次调用`backward`函数时保持计算图，使得计算图不会因为执行了梯度下降操作而被清除。这种用法在某些算法实现中是必需的，比如在训练生成对抗网络时，它允许我们在同一迭代中对生成器和判别器进行梯度更新。不过，使用该参数时，要特别注意可能引起的内存消耗问题。

这行代码是PyTorch中计算梯度的方法，其中x是一个需要计算梯度的张量，y是一个输出，通过y.backward()方法，PyTorch会自动计算y关于x的梯度。参数torch.ones_like(x)指定了计算的梯度值是1，而retain_graph=True表示保留计算图，以方便多次计算梯度，例如在反向传播中需要计算多个张量的梯度时就需要保留计算图。

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