报错解决 one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了报错解决 one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [16, 64, 256, 256]], which is output 0 of LeakyReluBackward1, is at version 1; 

最近跑代码遇到了这样的一个问题,在网上找了很多方法都没有很好的解决,今天就在这个博客里面将所有的解决办法整理记录一下。

解决方法1:

去查看所有的loss反串的代码区域:

报错解决 one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation,python,深度学习,开发语言

需要将这种loss反串的代码修改为:

报错解决 one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation,python,深度学习,开发语言

即都应该在计算loss后再进行反传和优化器的优化。

解决办法2:

有很多人在写代码的时候遇到了反传过程中设置了retain_grah为True的问题,需要将这部分设置为False或者直接把这个给去掉。

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解决办法3:

即问题中所描述的inplace operation的问题,这种问题常常是某些变量还没有保存就已经被替换掉了,一般在报错的过程中会显示错误变量的shape,这时最好是看一下代码中关于这个shape的所有变量,加上clone(),试试!我就是这个问题,试完我的问题就解决了。

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 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-573325.html

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 问题4:

在pytorch中, inplace operation 可以是一些 .add_() 或 .scatter_() 导致的。对于.add_()方法,是直接在tensor上进行修改的,可以把x.add_(y)改成x = x + y。如果需要复制一个副本话,参照第二个帖子的方法,可以使用.clone()方法。

在python中, inplace operation 可以是一些 += 或 *= 导致的。比如 x += y,需要改成 x = x +y
 

 

 

 

 

到了这里,关于报错解决 one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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