.backward(retain_graph=true)

时间: 2023-04-24 10:05:56 浏览: 187
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Pytorch 中retain_graph的用法详解

.backward(retain_graph=true)是PyTorch中的一个方法，用于计算梯度并反向传播。其中，retain_graph=true表示在计算梯度后保留计算图，以便进行多次反向传播。
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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...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。

解释y.backward(torch.ones_like(x), retain_graph=True)

这行代码是PyTorch中计算梯度的方法，其中x是...参数torch.ones_like(x)指定了计算的梯度值是1，而retain_graph=True表示保留计算图，以方便多次计算梯度，例如在反向传播中需要计算多个张量的梯度时就需要保留计算图。

allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # allow_unreachable flag 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.

allow_unreachable=True，accumulate_grad=True是深度学习中的两个参数选项。其中，allow_unreachable=True表示允许非法的操作，这主要用于避免特定环境下的错误。而accumulate_grad=True表示要对梯度进行累加操作，...

loss.backward(retain_graph=False)

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 ...

fs = net.forward(x) fs[0, label].backward(retain_graph=True) grad_orig = x.grad.data.clone()为什么x是requires_grad=False

如果在 fs = net.forward(x) 中，输入 x 的 ...请注意，如果你想要计算 x 的梯度，那么在执行反向传播时需要设置 retain_graph=True，这样可以保留计算图，避免在计算 grad_orig 时出现计算图被释放的错误。

class ContentLoss(nn.Module): def __init__(self, target, weight): super(ContentLoss, self).__init__() # we 'detach' the target content from the tree used self.target = target.detach() * weight # to dynamically compute the gradient: this is a stated value, # not a variable. Otherwise the forward method of the criterion # will throw an error. self.weight = weight self.criterion = nn.MSELoss() def forward(self, input): self.loss = self.criterion(input * self.weight, self.target) self.output = input return self.output def backward(self, retain_graph=True): self.loss.backward(retain_graph=retain_graph) return self.loss

它包括两个主要方法：forward 和 backward。forward 方法计算输入张量 input 与目标张量 target 之间的均方误差损失，并将其乘以权重 weight。backward 方法计算损失关于输入张量的梯度，并返回损失值。这个模块通常...

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.

当你调用.backward()或autograd.grad()时，图中保存的中间值将被释放。如果需要第二次通过图反向传播或在调用backward后访问保存的张量，请指定retain_graph=true。

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()

这段代码是实现了 WGAN-GP（Wasserstein GAN with Gradient Penalty）算法的训练过程中的梯度惩罚步骤。具体来说，它的作用是在训练过程中对判别器的梯度进行惩罚，以防止判别器的梯度爆炸或消失，从而提高模型的...

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

在图形中第二次向后传递（或在已释放保存的张量后直接访问它们）。当您调用.backward()或autograd.grad()时，图形的保存中间值将被释放。如果您需要保留图形，请指定retain_graph=true。

--------------------------------------------------------------------------- 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

这个错误是因为在进行反向传播（backward）时，计算图中的某些张量没有被设置为需要梯度计算。在PyTorch中，默认情况下，张量是不需要梯度的，除非通过设置requires_grad=True来显式指定。 根据你提供的代码，...

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 ...

fs = net.forward(x) fs[0, label].backward(retain_graph=True) grad_orig = x.grad.data.clone()为什么报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'

可能是因为在执行 fs[0, label].backward(retain_graph=True) 时，梯度没有被正确地计算，导致 x.grad 为 None。这可能是因为网络输出的结果 fs 不包含需要计算梯度的变量，或者代码中存在其他的错误。 你可以...
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