retain_graph

Pytorch backward报错2次访问计算图需要 retain_graph=True 的一种情况

错误代码错误的原因在于y1=0.5*x*2-1.2*xy2=x**3没有放到循环里面，没有随着x的优化而相应变化。importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimtorch.autograd.set_detect_anomaly(True)device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()e

培之·2024-02-20 06:55

autograd与逻辑回归

以下是对该函数的参数的解释：功能：自动求取梯度•tensors:用于求导的张量，如loss•retain_graph:保存计算图•create_graph:创建导数计算图，用于高阶求导•grad_tensors

-恰饭第一名-·2024-01-03 18:56

pytorch基础语法问题

这里写目录标题pytorch基础语法问题shapetorch.ones_like函数和torch.zeros_like函数y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph

Selvaggia·2023-11-11 04:10

pytorch 中retain_graph==True的作用

总的来说进行一次backward之后，各个节点的值会清除，这样进行第二次backward会报错，如果加上retain_graph==True后,可以再来一次backward。

撒旦即可·2023-10-06 19:25

Torch.tensor.backward()方法的使用举例

参考链接:backward(gradient=None,retain_graph=None,create_graph=False)原文及翻译:backward(gradient=None,retain_graph

敲代码的小风·2023-08-29 21:38

invalid gradient at index 0 - expected type TensorOptions

mostrecentcalllast):File“D:\python\modelsmy\saliencymap.py”,line24,incompute_jacobianoutput.backward(mask,retain_graph

小菜鸟的进阶史·2023-08-15 08:39

torch 中的detach、numel、retain_graph、repeat、repeat_interleave等参数的用法

detach官网解释：实验结论importtorchx=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)#等价于`x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)`y=x*x#detach作用是：将u作为常数处理。即将y.detach的返回值作为常数而不再是关于x的函数u=y.detach()z=u*xz.sum().backward()#

jjw_zyfx·2023-07-22 09:44

Pytorch学习之旅(3)——autograd自动求导系统

torch.autograd.backward(tensors,=>用于求解梯度的张量gradient,=>多梯度权重retain_graph,=>保存计算图create_graph)=>创建导数计算图

不想调试板子·2023-04-01 11:55

paddle 中的backward（）函数

你没有看错，就是这个：paddle.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=False)官方注解：计算给定的Tensors的反向梯度

Vertira·2023-02-05 08:57

深度神经网络将requires_grad设为True梯度全为0，step()后还会更新梯度问题的原因

原因这是在需要多次使用backward(),step()时会出现的问题，当第一次调用loss.backward(retain_graph=True)时，保留了计算图，因此这个

Murphy402·2023-02-01 11:26

深度神经网络将requires_grad设为True梯度全为0，step且还会更新的问题的原因

原因这是在需要多次使用backward(),step()时会出现的问题，当第一次调用loss.backward(retain_graph=True)时，保留了计算图，因此这个被冻住的层的梯度并不会被清空

Murphy402·2023-02-01 11:21

动手学深度学习笔记第四章（多层感知器）

4.1多层感知器y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)这里的retain_graph=True参数：pytorch进行一次backward之后，

冬青庭院·2023-01-31 14:25

pytorch学习--autograd与逻辑回归

自动求导autograd与逻辑回归torch.autogradtorch.autograd.backward(tensors,gradient=None,retain_graph=None,create_graph

ZHANGYAN·2023-01-17 10:20

torch.autograd.grad与backward

1.进行一次torch.autograd.grad或者loss.backward（）后前向传播都会清空，因此想反复传播必须要加上retain_graph=True。

撒旦即可·2023-01-15 11:04

pytorch : grad can be implicitly created only for scalar outputs

lib/python3.8/site-packages/torch/tensor.py",line221,inbackwardtorch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph

FakeOccupational·2023-01-05 19:33

.zero_grad()的重要性

foriinrange(2):a.backward(retain_graph=True)print("b.grad.data:{}".format(b.grad.data))不写.zero_grad()

FaFa_Not_Flower·2022-12-29 12:18

【Pytorch进阶】pytorch中loss.backward() retain_graph=True参数意义

lossbackwardoptimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()在定义loss时上面的代码是标准的三部曲，但是有时会碰到loss.backward(retain_graph

星之所望·2022-12-28 12:31

pytorch的计算图loss.backward(retain_graph=True)实现复杂loss的训练

如图是pytorch采用计算图来求解线性方程：y(h,x)=Wh∗h+Wx∗xy(h,x)=W_{h}*h+W_{x}*xy(h,x)=Wh∗h+Wx∗x其中‘→’的方向为反向传播的方向。然而一般情况下当反向传播backward()结束时代表计算图的一次迭代就结束了，此时计算图会自动free掉。但在我们的实验过程中，常常需要设计复杂的损失函数以取得我们所需要的显著的实验效果。如下图：两个损失函数是

Mr.小蔡·2022-12-28 12:01

Pytorch中backward(retain_graph=True)的 retain_graph参数解释

每次backward()时，默认会把整个计算图free掉。一般情况下是每次迭代，只需一次forward()和一次backward(),前向运算forward()和反向传播backward()是成对存在的，一般一次backward()也是够用的。但是不排除，由于自定义loss等的复杂性，需要一次forward()，多个不同loss的backward()来累积同一个网络的grad,来更新参数。于是，若

今晚打老虎·2022-12-28 12:00

Pytorch: retain_graph=True错误信息

butthebuffershavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph=Truewhencallingbackwardthefirsttime)1.具有多个loss值retain_graph

Serendipity0928·2022-12-28 12:59

Pytorch 中retain_graph的用法

Pytorch中retain_graph的用法用法分析在查看SRGAN源码时有如下损失函数，其中设置了retain_graph=True,其作用是什么？

DaneAI·2022-12-28 12:59

pytorch的计算图 loss.backward(retain_graph=True) # 添加retain_graph=True标识，让计算图不被立即释放

前言：接触pytorch这几个月来，一开始就对计算图的奥妙模糊不清，不知道其内部如何传播。这几天有点时间，就去翻阅了Github，pytorchForum，还有很多个人博客（后面会给出链接），再加上自己的原本一些见解，现在对它的计算图有了更深层次的理解。pytorch是非常好用和容易上手的深度学习框架，因为它所构建的是动态图，极大的方便了codinganddebug。可是对于初学者而言，计算图是一

Arthur-Ji·2022-12-28 12:28

model.eval()和loss.backward(retain_graph = True)

1:model.eval()会固定网络的nn.BN层和nn.Dropout层，nn.BN层在train的时候针对每一个batch会计算一次均值方差，然后最后归纳整个训练集的均值方差，所以在test的时候就不能再让BN层的均值方差发生变化了。参考文章：(1条消息)Pytorchmodel.eval()的作用_嘿，兄弟，好久不见的博客-CSDN博客_model.eval()作用2：loss.backw

xx_xjm·2022-12-28 12:28

pytorch入门学习（五）-------autograd

torch.autograd.backward------自动求取梯度torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None

weixin_44776845·2022-12-07 13:50

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors a

问题描述：pytorch更新网络参数报错：报错行：loss1.backward(retain_graph=True)错误信息：RuntimeError:Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime

明亮的托比·2022-12-06 23:40

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time...

butthebuffershavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph=Truewhencallingbackwardthefirsttime.最开始我按照这个提示将原代码中backward()处加上了retain_graph

Jarrent Wu·2022-12-06 23:36

PyTorch0.4 中 backward()

retain_variables报错，替换成retain_graphL_img.backward(retain_graph=True)#incaseofcurrentversionofpytorch#L_img.backward

rrr2·2022-12-05 11:52

pytorch入门之自动求导机制（autograd）

记得每一次迭代后都要将梯度清零optimizer.zero_grad()1、反向传播波计算z.backward(retain_graph=True)#如果不清空,b.grad梯度会累加起来w.gradb.grad2

Being me·2022-12-04 02:08

Pytorch 中retain_graph的坑

Pytorch中retain_graph的坑在查看SRGAN源码时有如下损失函数，其中设置了retain_graph=True,其作用就是在更新D网络时的loss反向传播过程中使用了retain_graph

Longlongaaago·2022-11-30 08:07

【损失优化】pytorch中多优化器参数分配与多损失回传(解决报错：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time)

优化器参数分配采用itertools.chain()多损失回传除最后一个loss.backward()，其余需要添加retain_graph=True测试：importtorchimportitertoolsimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclasstest_model

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:34

pytorch bug: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

Anaconda\lib\site-packages\torch\tensor.py",line221,inbackwardtorch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph

小卜妞~·2022-11-26 01:12

pytorch bug: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution解决！

Anaconda\lib\site-packages\torch\tensor.py",line221,inbackwardtorch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph

qq_40929682·2022-11-26 01:12

对pytorch梯度的理解

文章目录亚导数将导数扩展到向量自动求导的实现梯度清零深度学习中的求导将计算移动到计算图之外detach直观理解retain_graph=True亚导数将导数扩展到不可微的函数举个例子,假设是y=∣x∣y

live_for_myself·2022-11-21 22:35

pytorch中tensor、backward一些总结

一些细节该文章解决问题如下：对于tensor计算梯度，需设置requires_grad=True为什么需要tensor.zero_grad()tensor.backward()中两个参数gradient和retain_graph

牵一发而动全身·2022-11-21 11:58

PyTorch学习笔记（3）autograd 自动求导

自动求导torch.autograd.backward自动求取梯度tensors用于求导的张量retain_graph保存计算图create_graph创建导数计算图用于高阶求导grad_tensors

TongYixuan_LUT·2022-06-05 07:58

PyTorch学习之autograd（自动求导）

autograd1.最常用的方法就是torch.autograd.backward(）torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph

Leo&&Eva·2022-06-05 07:21

python中backward函数_Pytorch中torch.autograd ---backward函数的使用方法详细解析，具体例子分析...

backward函数官方定义：torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None,create_graph=False

weixin_39634480·2022-03-28 15:31

pytorch 中autograd.grad()函数的用法说明

autograd.grad(outputs,inputs,grad_outputs=None,retain_graph=None,create_graph=False,

·2021-05-12 12:20

torch-1 tensor & optim

TensorBase,包括各种操作,TODO:随后看cpp代码__abs__,__iter__之类的内建方法requires_grad属性是否需要求导backward(self,gradient=None,retain_graph

SunStrike·2020-09-17 11:21

pytorch之backward(）

torch.Tensorbackward(gradient=None,retain_graph=None,create_graph=False)使用链规则区分图表。

刘嘉晨Amber·2020-09-12 11:19

pytorch: grad can be implicitly created only for scalar outputs

这里贴一下autograd.grad()的注释grad(outputs,inputs,grad_outputs=None,retain_graph=None,create_graph=False,only_inputs

_pinnacle_·2020-08-24 02:05

详解 pytorch 中的 autograd.grad() 函数

autograd.grad(outputs,inputs,grad_outputs=None,retain_graph=None,create_graph=False,

waitingwinter·2020-08-04 03:53

pytorch求导

torch.autograd.grad()3.混合使用pytorch求导主要记录一下backward()函数以及torch.autograd.grad()函数的使用，并重点探究一下对应的creat_graph以及retain_graph

隋遥·2020-07-27 18:56

Pytorch中autograd.Variable使用过程中的问题

y.grad_fn.saved_variablesAttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in1#使用retain_graph来保存这些buffer----

凵恧·2020-07-08 03:57

Pytorch中torch.autograd.grad()函数用法示例

目录一、函数解释二、代码范例(y=x^2)一、函数解释如果输入x，输出是y，则求y关于x的导数（梯度）：defgrad(outputs,inputs,grad_outputs=None,retain_graph

悲恋花丶无心之人·2020-07-07 23:05

关于loss.backward()以及其参数retain_graph的一些坑

关于loss.backward()以及其参数retain_graph的一些坑首先，loss.backward()这个函数很简单，就是计算与图中叶子结点有关的当前张量的梯度使用呢，当然可以直接如下使用optimizer.zero_grad

漫浸天空的雨色·2020-07-01 15:35

pytorch自动求导系统autograd解析

2一般的梯度求解torch.autograd.grad()在一般的梯度求解中，使用其中的torch.autograd.grad(y,x,retain_graph)，表示求y对x的偏导，具体代码如下：x=

senbinyu·2020-06-26 08:53

解决torch.autograd.backward中的参数问题

torch.autograd.backward(variables,grad_variables=None,retain_graph=None,create_graph=False)给定图的叶子节点variables

coordinate_blog·2020-01-07 14:31

Pytorch 中retain_graph的用法详解

用法分析在查看SRGAN源码时有如下损失函数，其中设置了retain_graph=True,其作用是什么？

DaneAI·2020-01-07 14:39

pytorch进阶：常用类API源码理解和功能使用

没写清楚或者我理解不对的查看官方文档源码最为靠谱目录classtorch.Tensor的反向传播函数backward(gradient=None,retain_graph=None,creat_graph

chaser_ming7·2019-03-14 15:12

推荐频道