Traceback (most recent call last): File "D:/nlp_projects/test3.py", line 85, in <module> top_indices = model(input_question, input_answer) File "C:\Users\Administrator\venvnlp\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:/nlp_projects/test3.py", line 37, in forward question_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 RuntimeError: you can only change requires_grad flags of leaf variables.
时间: 2024-04-13 13:28:49 浏览: 19
根据您提供的错误信息,出现了`RuntimeError: you can only change requires_grad flags of leaf variables.`的错误。这个错误是由于您正在尝试更改非叶子节点张量的`requires_grad`标志导致的。
PyTorch中只允许更改叶子节点张量的`requires_grad`标志。叶子节点张量是计算图中没有输入依赖的张量。
在您的代码中,`question_embed`和`answer_embed`是通过调用`self.embedding(input_question)`和`self.embedding(input_answer)`得到的。这意味着它们不是叶子节点张量,而是由其他张量计算得到的中间结果。
要解决此问题,您可以尝试以下方法之一:
1. 将`requires_grad=True`设置在创建张量时,而不是在后续操作中:
```python
question_embed = self.embedding(input_question).requires_grad_(True)
answer_embed = self.embedding(input_answer).requires_grad_(True)
```
2. 将`question_embed`和`answer_embed`包装在`torch.nn.Parameter`中,并将其添加为模型的参数:
```python
question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True)
answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True)
```
请根据您的需求选择适合您的方法。如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节,以便我可以更好地帮助您解决问题。