runtimeerror: legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. please use new-style autograd function with static forward method.
时间: 2023-04-26 08:02:48 浏览: 395
SSD代码版本问题调试解决方案.png
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。
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