loss.backward(retain_graph=False)
时间: 2024-01-26 11:05:21 浏览: 22
`loss.backward(retain_graph=False)` 是一个 PyTorch 中的函数,用于计算神经网络中的梯度并进行反向传播。其中 `loss` 表示当前的损失函数,通过调用该函数,可以自动计算出神经网络中每一层的参数对于损失函数的梯度,从而进行参数更新。
`retain_graph` 参数表示是否在计算梯度之后保留计算图,如果为 True,则可以多次调用 `loss.backward()` 来计算梯度,如果为 False,则计算图会被清除,不能再次计算梯度。一般来说,在训练过程中,只需要调用一次 `loss.backward()` 即可,因此可以将 `retain_graph` 设置为 False。
相关问题
retain_graph=True。如何设置
如果您想在反向传播(backpropagation)中计算多个梯度(gradients),则应将retain_graph参数设置为True。您可以通过以下代码将其设置为True:
```python
loss.backward(retain_graph=True)
```
需要注意的是,retain_graph=True可以在内存消耗方面造成严重负担,因此应当避免滥用。在计算完所有需要的梯度后,应将其设置为False以释放内存。
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.
这个错误通常表示在计算图中进行了多反向传播,或者在已经释放保存的中间张量之后直接访问了它们。这可能是由于在调用 `.backward()` 或 `autograd.grad()` 之后尝试进行第二次反向传播,或者在释放保存的张量后仍然访问它们。
要解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤:
1. 确保你在每次迭代中只调用一次 `.backward()`。如果你需要多次反向传播,请确保在每次调用之前使用 `torch.autograd.grad()` 清除梯度。
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。如果你需要在反向传播之后访问这些张量,你可以使用 `torch.autograd.grad()` 来获取它们。
如果你仍然遇到困难,请提供更多的代码上下文,以便我更好地帮助你解决问题。