runtimeerror: legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. please use new-style autograd function with static forward method. (example: https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#torch.autograd.function)

运行时错误：具有非静态前向方法的传统自动微分函数已被弃用。请使用具有静态前向方法的新式自动微分函数。（示例：https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#torch.autograd.function）

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runtimeerror: legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. please use new-style autograd function with static forward method.

这是PyTorch中的一个错误信息，意思是您在使用旧式自动微分函数时遇到了问题。在旧式自动微分函数中，前向方法不是静态的，而在新式自动微分函数中，前向方法是静态的。

为了解决这个问题，您需要使用新式自动微分函数，其前向方法是静态的。这意味着您需要更新您的代码以使用新式自动微分函数。

下面是一个使用旧式自动微分函数的示例代码：

class MyFunction(torch.autograd.Function):
    def forward(ctx, input):
        ctx.save_for_backward(input)
        output = input * 2
        return output

    def backward(ctx, grad_output):
        input, = ctx.saved_tensors
        grad_input = grad_output * 2
        return grad_input

要将其更新为新式自动微分函数，您需要更改前向方法以使其成为静态方法，如下所示：

class MyFunction(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input):
        ctx.save_for_backward(input)
        output = input * 2
        return output

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        input, = ctx.saved_tensors
        grad_input = grad_output * 2
        return grad_input

请注意，前向方法和后向方法都被标记为静态方法，并使用装饰器 `@staticmethod` 进行声明。

通过这种方式，您可以更新您的代码以使用新式自动微分函数，并避免出现这个错误信息。