还是反向传播有问题： allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # allow_unreachable flag RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [16, 16]], which is output 0 of AsStridedBackward0, is at version 16; expected version 15 instead. Hint: the backtrace further above shows the operation that failed to compute its gradient. The variable in question was changed in there or anywhere later. Good luck!

这个错误通常表示你在计算反向传播时，某个变量被进行了inplace操作，导致梯度计算出现问题。

在PyTorch中，有些操作是inplace的，即会直接修改原有的变量，而不是返回一个新的变量。如果你在这些变量上进行了inplace操作，就会导致梯度计算出现问题，因为PyTorch无法跟踪这些变量的历史记录。

解决这个问题的方法是避免使用inplace操作。具体来说，你可以尝试使用不带下划线的版本的函数，比如使用torch.matmul()代替torch.matmul_()，或者在进行inplace操作之前先将变量进行复制，比如使用torch.clone()。

如果你确定inplace操作是必要的，可以尝试使用detach()函数来分离变量，使其不参与梯度计算，或者使用with torch.no_grad()来禁用梯度计算。不过这些方法都需要谨慎使用，可能会影响模型的性能。