pytorch提示TypeError: backward() got an unexpected keyword argument 'accumulate_grad'如何修复
时间: 2023-06-26 18:08:31 浏览: 44
这个问题可以通过在backward()函数中增加grad_tensors参数来解决,该参数表示要求梯度的张量,例如:
loss.backward(grad_tensors=torch.ones_like(loss))
如果还出现问题,可以尝试更新PyTorch版本或者检查代码中是否存在其他潜在的错误。
相关问题
TypeError: backward() got an unexpected keyword argument 'accumulate_grad'
这个错误通常是在使用PyTorch中的反向传播方法时出现的,可能是因为您使用的版本较旧,该版本不支持 'accumulate_grad' 参数。尝试更新您的PyTorch版本或删除 'accumulate_grad' 参数。您也可以尝试将 'grad' 存储在每个变量的属性中,并手动更新权重。这可能需要更多的代码,但可以实现更高级的优化。
TypeError: dilation() got an unexpected keyword argument 'engine'
TypeError: dilation() got an unexpected keyword argument 'engine' 是一个错误提示,它表明在调用dilation()函数时传入了一个不被支持的参数'engine'。这个错误通常发生在使用某个库或框架的特定版本时,因为不同版本的库可能会有不同的参数支持。
解决这个问题的方法是检查你所使用的库或框架的文档,查看该函数的正确参数列表,并确保你传入的参数是正确的。如果你使用的是过时的版本,可以尝试升级到最新版本,以获得更好的兼容性和支持。
以下是一个示例,演示了如何使用dilation()函数,并避免出现TypeError: dilation() got an unexpected keyword argument 'engine'错误:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个卷积层
conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, dilation=2)
# 输入数据
input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
# 进行卷积操作
output = conv(input)
```
在这个示例中,我们使用了PyTorch库中的nn.Conv2d类来定义一个卷积层,并通过dilation参数设置了膨胀率为2。这样就可以避免出现TypeError: dilation() got an unexpected keyword argument 'engine'错误。