batch runtimeerror: trying to backward through the graph a second time

这个错误通常是因为在计算图（computation graph）中进行了两次反向传播（backpropagation），而计算图只能被反向传播一次。在 PyTorch 中，你可以通过调用 `detach()` 或者 `with torch.no_grad():` 来避免梯度的传递，从而避免这个错误。如果你需要多次反向传播，可以使用 `torch.autograd.backward()` 函数手动清除梯度。

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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，这通常用于多个mini-batch进行梯度下降时避免每个mini-batch更新后梯度的丢失。

RuntimeError：cuDNN error：CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR LSTM batch size

根据你提供的引用内容，出现`RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR`错误可能是由于显存不足导致的。你可以先检查一下显存使用情况，确保显存足够。

关于LSTM的batch size，LSTM是一种循环神经网络，用于处理序列数据。batch size是指每次训练时输入的样本数量。较大的batch size可以提高训练速度，但可能会占用更多的显存。较小的batch size可以节省显存，但训练速度可能会变慢。

通常情况下，选择合适的batch size需要根据具体的数据集和模型来决定。一般来说，如果显存足够，可以选择较大的batch size，例如32或64。如果显存有限，可以选择较小的batch size，例如8或16。

在PyTorch中，可以通过设置`batch_first=True`来指定输入数据的维度顺序为(batch_size, seq_length, input_size)，其中`batch_size`就是指定的batch size。

下面是一个示例代码，演示了如何在PyTorch中设置LSTM的batch size为32：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
    
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        return out

# 创建输入数据
batch_size = 32
seq_length = 10
input_size = 5
input_data = torch.randn(batch_size, seq_length, input_size)

# 创建LSTM模型
hidden_size = 10
num_layers = 2
model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers)

# 前向传播
output = model(input_data)
print(output.shape)  # 输出：torch.Size([32, 10, 10])