pytorch各种报错个人笔记

1、one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

可能有多种原因
1、以 ‘_’ 结尾的函数
2、+=、/=这样的操作
3、激活函数如 torch.nn.ReLU(inplace=True)

如果是第二种，把 a += b 换成 a = a + b 即可，第三种则置inplace为False；若是第一种则麻烦一点，需要找替代函数或者自己实现该函数的功能

2、An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase.

在使用torch.multiprocessing.spawn时报此错。pytorch的torch.multiprocessing是基于python的原生multiprocessing进行二次开发的模块，在multiprocessing中，当在另一个CPU核心上产生一个子进程时，会将原来的主py文件再次导入，因此，在如下示例代码中

# start process for each gpu
mp.spawn(main, nprocs=args.g, args=(args,))

当其被加载至另一个CPU核心运行时，此语句会被再执行一遍，因此会递归产生大量子进程，最后导致该报错。因此此语句应该加入如下代码后进行运行：

if __name__ == '__main__':
    # start process for each gpu
    mp.spawn(main, nprocs=args.g, args=(args,))

这样子进程就不会再运行mp.spawn了

3、注：to_tensor会自动把输入图像从0-255转化成0-1的范围

官方文档见：https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.transforms.ToTensor.html#torchvision.transforms.ToTensor

4、如果模型中有dropout或者batchnorm，在test的时候（包括从文件恢复模型），一定要加eval()，因为这两个模块在train和test的行为是不一样的，不加的话torch会自动当作train进行处理，会使得test的效果变差