设置allow_unused=true

对于你的第一个问题，`allow_unused=True`是一个在PyTorch中使用的参数。当你定义一个函数或者模型时，PyTorch会检查所有的输入参数是否都被使用了。如果有某个参数在模型的前向计算中没有被使用到，PyTorch会抛出一个警告。通过设置`allow_unused=True`，你告诉PyTorch忽略这个警告，即允许存在未使用的参数。

这个参数通常用于一些特殊情况，比如你有一个通用的模型，但是根据不同的任务只使用其中的一部分参数。在这种情况下，你可以将不需要使用的参数设置为`allow_unused=True`，以避免警告的出现。

需要注意的是，`allow_unused=True`只是用来控制是否抛出警告，对于模型的计算结果没有影响。因此，在大多数情况下，不需要设置这个参数。

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def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty，上述代码中(((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA)提示出现错误：RuntimeError: One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True if this is the desired behavior.

这个错误提示是因为在计算梯度时，有些张量（tensors）没有被使用到，可能是因为你在计算梯度时定义了一些不必要的变量，或者是你在定义某些变量时出现了问题。根据错误提示建议你设置 allow_unused=True，这样可以忽略未使用的张量而不报错。你可以这样修改代码：

gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates,
                           grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(),
                           create_graph=True, retain_graph=True,
                           only_inputs=True, allow_unused=True)[0]

改为：

gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates,
                           grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(),
                           create_graph=True, retain_graph=True,
                           only_inputs=True, allow_unused=True)[0]
if gradients2 is None:
    return None

这样就可以避免报错了。

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0] gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty运行上述代码，出现错误：RuntimeError: One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True if this is the desired behavior.

这个错误通常是因为在反向传播时，某些变量没有被使用到，但是又没有设置 `allow_unused=True`。你可以尝试在 `grad` 函数中加入 `allow_unused=True` 参数，如下所示：

gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates,
                            grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(),
                            create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0]
gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates,
                            grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(),
                            create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0]

这样就可以避免出现这个错误了。