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y.backward(torch.ones_like(x), retain_graph=true)

时间: 2023-05-03 08:02:30 浏览: 418

python实现线性回归的反向传播（以torch）

该实现是基于深度学习中的torch包为主进行的线性回归的反向传播原理编写，直接可以使用，更改自己需要的参数即可！

这是一个PyTorch的函数调用，它的作用是对变量x进行反向传播，相当于计算变量x关于自身的梯度。其中，torch.ones_like(x)表示创建一个与x同大小的全1张量作为梯度的初始值，retain_graph=true表示在反向传播之后保留计算图，可以多次使用。

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解释下下面这段代码 if self.adv_loss == 'wgan-gp': # 计算梯度惩罚 alpha = torch.rand(real_images.size(0), 1, 1, 1).cuda().expand_as(real_images) interpolated = Variable(alpha * real_images.data + (1 - alpha) * fake_images.data, requires_grad=True) out, _, _ = self.D(interpolated) grad = torch.autograd.grad(outputs=out, inputs=interpolated, grad_outputs=torch.ones(out.size()).cuda(), retain_graph=True, create_graph=True, only_inputs=True)[0] grad = grad.view(grad.size(0), -1) grad_l2norm = torch.sqrt(torch.sum(grad 2, dim=1)) d_loss_gp = torch.mean((grad_l2norm - 1) 2) # Backward + Optimize d_loss = self.lambda_gp * d_loss_gp self.reset_grad() d_loss.backward() self.d_optimizer.step()

- 然后，使用 torch.autograd.grad() 函数计算 out 对 interpolated 的梯度 grad。 - 将 grad 展开成 2D 的向量，并计算其 L2 范数 grad_l2norm。 - 最后，计算梯度惩罚项 d_loss_gp，即 (grad_l2norm - 1) ** 2 的...

class GramMatrix(nn.Module): def forward(self, input): a, b, c, d = input.size() # a=batch size(=1) # b=number of feature maps # (c,d)=dimensions of a f. map (N=cd) features = input.view(a b, c * d) # resise F_XL into \hat F_XL G = torch.mm(features, features.t()) # compute the gram product # we 'normalize' the values of the gram matrix # by dividing by the number of element in each feature maps. return G.div(a * b * c * d) class StyleLoss(nn.Module): def init(self, target, weight): super(StyleLoss, self).init() self.target = target.detach() * weight self.weight = weight self.gram = GramMatrix() self.criterion = nn.MSELoss() def forward(self, input): self.output = input.clone() self.G = self.gram(input) self.G.mul_(self.weight) self.loss = self.criterion(self.G, self.target) return self.output def backward(self, retain_graph=True): self.loss.backward(retain_graph=retain_graph) return self.loss

这段代码实现了风格损失的计算。其中GramMatrix模块用来计算输入的特征图的Gram矩阵，StyleLoss模块则用来计算输入图像与目标图像在风格上的差异。...在反向传播时，通过调用backward函数来计算梯度。

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/15827/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2022.1/scratches/scratch.py", line 82, in <module> u_x_0 = torch.autograd.grad(net_bc_right, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_right), File "C:\Users\15827\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\autograd\init.py", line 276, in grad return Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: One of the differentiated Tensors does not require grad什么是

这是一个运行时错误，通常是由于在计算梯度时，某个张量没有设置 requires_grad=True 导致的。...如果还有问题，您可以检查您的计算图是否正确，或者尝试使用 retain_graph=True 参数来保留计算图。

--------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) Cell In[58], line 11 9 y3 = y1 + y2 10 # 计算y3对x的梯度 ---> 11 y3.backward() 12 print(x.grad) File E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\_tensor.py:487, in Tensor.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs) 477 if has_torch_function_unary(self): 478 return handle_torch_function( 479 Tensor.backward, 480 (self,), (...) 485 inputs=inputs, 486 ) --> 487 torch.autograd.backward( 488 self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs 489 ) File E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\autograd\init.py:200, in backward(tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, grad_variables, inputs) 195 retain_graph = create_graph 197 # The reason we repeat same the comment below is that 198 # some Python versions print out the first line of a multi-line function 199 # calls in the traceback and some print out the last line --> 200 Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass 201 tensors, grad_tensors_, retain_graph, create_graph, inputs, 202 allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

x = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], requires_grad=True) w1 = torch.tensor([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]], requires_grad=True) w2 = torch.tensor([[0.5], [0.6]], requires_grad=True) # 计算y1和y2 y1 = ...

File "main.py", line 47, in <module> exp.train(args) File "/root/autodl-tmp/SimVP-Simpler-yet-Better-Video-Prediction-master-mnist/SimVP-Simpler-yet-Better-Video-Prediction-master/exp.py", line 186, in train loss.backward() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_tensor.py", line 363, in backward torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/init.py", line 173, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: 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 second time or if you need to access saved tensors after calling backward.

2. 如果你需要在调用 .backward() 后访问保存的张量，请确保指定 retain_graph=True 参数。这将保留计算图，并允许你在反向传播之后访问保存的张量。 3. 检查你的代码，确保没有直接访问已经被释放的中间张量。...

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 43, in <module> model.optimize_parameters() File "/home/hjh/Pixelization/model/pixelization_model.py", line 383, in optimize_parameters self.loss_depixelnet.backward() File "/home/hjh/.conda/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/_tensor.py", line 396, in backward torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs) File "/home/hjh/.conda/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/init.py", line 173, in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [3, 64, 7, 7]] is at version 2; expected version 1 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).

3. 在计算梯度之前，使用torch.autograd.set_detect_anomaly(True)启用异常检测。这将帮助你找到哪个操作导致了梯度计算失败。 4. 确保所有相关的张量都位于同一个设备上。例如，如果你的模型在GPU上运行，确保...

D:\Anaconda\python.exe D:\py\text2.py (56, 29) D:\Anaconda\lib\site-packages\xarray\core\nanops.py:142: RuntimeWarning: Mean of empty slice return np.nanmean(a, axis=axis, dtype=dtype) D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2691: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[:, None] D:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py:2692: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide c /= stddev[None, :] D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([40])) that is different to the input size (torch.Size([40, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) Traceback (most recent call last): File "D:\py\text2.py", line 154, in <module> loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 489, in backward self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\autograd\init.py", line 199, in backward allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

根据你提供的信息，看起来是在运行一个 Python 脚本出现了一些错误。具体来说，有一个运行时警告和一个运行时错误。警告是在计算均值时出现了一个空切片，而错误是在使用 PyTorch 进行误差反向传播时发生的。...

如何使用retain_graph=True

loss.backward(retain_graph=True) # 保留图以便后续操作 # 这里做一些其他操作，如特征可视化，然后... if visualize: with torch.no_grad(): # retain_graph=False 因为不需要保持计算图在这部分 ...

解决torch.autograd.backward中的参数问题

x = Variable(torch.ones(2, 2), requires_grad=True) y = x + 2 z = y * y * 3 out = z.mean() out.backward() # 默认情况，相当于 out.backward(torch.Tensor([1.0])) print(x.grad) 在这个例子中，我们初始...

浅谈对pytroch中torch.autograd.backward的思考

其次，如果梯度计算量过大，可以使用retain_graph=True参数来保持计算图不变，这样可以多次调用backward()进行梯度的累积。第三，需要注意的是，对于非标量的输出，调用backward()时必须提供梯度参数，否则会抛出...

retain_graph后怎么手动清除计算图，不使用 backward()

如果你使用 retain_graph=True 选项来保留计算图，那么在不使用 backward() 的情况下手动清除计算图可以使用以下两种方法之一： 1. 使用 del 关键字删除计算图中的中间变量和 tensor，这将使它们在计算图中...

loss.backward()拨错

如果需要在同一个张量上进行多次反向传播，可以使用retain_graph=True选项来保留计算图的缓存。 4. RuntimeError: CUDA error: out of memory 这个错误通常是由于GPU内存不足，无法分配足够的内存来进行反向传播。...

loss.backward()的用法

在使用loss.backward()之前，需要先调用loss.backward(retain_graph=True)。这是因为在反向传播过程中，计算图会被释放，如果我们需要多次使用反向传播，就需要设置retain_graph=True，以保留计算图。示例：...

retain_graph后怎么清除计算图

如果你使用 PyTorch，可以使用以下两种方式清除计算图： ...需要注意的是，如果你使用 retain_graph=True 选项来保留计算图，那么在回传梯度之前必须手动清除计算图，否则会出现内存泄漏的问题。

retain_graph后怎么手动清除计算图

要手动清除计算图，可以调用 PyTorch 中的 backward() 函数并传入参数 retain_graph=False。这将释放计算图并清除计算所需的内存。示例如下： import torch # 创建计算图 x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0...

那这个报错怎么办：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [16, 16]], which is output 0 of AsStridedBackward0, is at version 16; expected version 15 instead.，也是loss.backward里的

这个错误通常是由于在计算图中使用了in-place操作（例如tensor[x] = tensor[x] * ...5. 如果出现版本不一致的错误，可以尝试在反向传播之前调用detach()方法，或者在反向传播时设置retain_graph=True选项来保留计算图。

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