Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: bad allocation

Variable._execution_engine.run_backward()是一个在PyTorch中运行反向传播的函数。当出现"bad allocation"错误时，通常是由于内存不足导致的。这可能是由于您的计算机内存不足或者您的代码中存在内存泄漏导致的。您可以尝试减少您的数据集大小或者优化您的代码以减少内存使用。如果您的计算机内存确实不足，您可以考虑升级您的硬件或者使用云计算服务来获得更多的内存资源。

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Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass

Variable._execution_engine.run_backward(是一个函数调用，用于运行反向传播过程的C引擎。它在计算图中执行反向传播，并计算梯度。根据引用中的错误信息，出现这个错误的原因是在计算图中的某个张量的梯度要求不需要梯度，但却尝试计算它的梯度。根据引用和引用[4]，解决这个问题的方法是确保在构建Variable时，将requires_grad参数设置为True，以便对该变量计算梯度。根据引用，可以使用torch.autograd.Variable来构建Variable，并设置requires_grad=True。这样，就可以解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass

根据提供的引用内容，报错信息是由于神经网络最后的全连接层的神经元数量和标签数量不匹配导致的。具体来说，你有41个类别，但是全连接层只有40个神经元，所以出现了这个错误。解决方法是确保全连接层的神经元数量与标签数量相匹配。

另外，引用中提到了通过修改train.py文件中的init_seeds函数来解决报错。你可以尝试修改该函数，将参数deterministic设置为True，以确保训练过程的随机性可重复。

以下是一个关于backward函数的例子：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)

# 定义一个计算图
y = x**2 + 2*x + 1

# 反向传播
y.backward()

# 打印梯度
print(x.grad)  # 输出：tensor([4., 6., 8.])