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1.背景：
在做机器学习的时候，我很多时候都将输入的数据进行进一步的修改，在一次的修改后，程序报错RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time。表示试图在没有保留中间值的情况下多次执行计算图的反向传播
在现在AI和大模型流行的今天，很多的问题都基本上可以借助ChatGPT进行判误以及解决问题，我首先也是向GPT提问，他给出了1.检查多余的反向传播调用 2.使用 retain_graph=True：以及 3.梯度清零的三个可能解决的方法，都对这个问题没有帮助
2.产生错误的原因——原地置换了训练数据
错误原因就是在90行 我在训练的时候对y_low进行的运算，导致了y_low这个训练数据变成了需要梯度回传，导致了重复多次回传的报错，这个错误很小很隐晦，我遇到了很多次，网上尝试的方法都是保留梯度图，允许多次回传之类的，但事实上并不管用，找出这个数据的流程是查看变量的属性
3.解决办法
产生这个报错的原因可能有很多个，我这个只是其中一个情况，我的解决办法是不让y_low的运算产生梯度回传，因此需要在相应位置添加with torch.no_grad()：
这样就解决了问题，方法是否管用还需要具体情况具体分析，有问题也可以评论区一起探讨~
补充1
date：2024.2.21
如果在神经网络的训练中，nn.Parameter没有被收集更新,保持一个不变的数值的话，也会导致这个报错的发生
比如这个语句：
self.length_scale = torch.exp(nn.Parameter(torch.log(torch.tensor(length_scale))))
它一直都是pytorch数据，而不是nn.Parameter类型，所以在第一次回传时数据就没有更新，第二次回传时就会出现上面的报错
正确的改法如下：
self.length_scale = nn.Parameter(torch.exp(torch.log(torch.tensor(length_scale))))
对于这个问题，很多情况都是因为代码不规范导致，至于报错的原因，我对这个问题的理解在不断深入，希望之后可以带来更加正确的解答，也希望大家和我多多探讨
1.背景：
在做机器学习的时候，我很多时候都将输入的数据进行进一步的修改，在一次的修改后，程序报错RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time。表示试图在没有保留中间值的情况下多次执行计算图的反向传播
在现在AI和大模型流行的今天，很多的问题都基本上可以借助ChatGPT进行判误以及解决问题，我首先也是向GPT提问，他给出了1.检查多余的反向传播调用 2.使用 retain_graph=True：以及 3.梯度清零的三个可能解决的方法，都对这个问题没有帮助
2.产生错误的原因——原地置换了训练数据
错误原因就是在90行 我在训练的时候对y_low进行的运算，导致了y_low这个训练数据变成了需要梯度回传，导致了重复多次回传的报错，这个错误很小很隐晦，我遇到了很多次，网上尝试的方法都是保留梯度图，允许多次回传之类的，但事实上并不管用，找出这个数据的流程是查看变量的属性
3.解决办法
产生这个报错的原因可能有很多个，我这个只是其中一个情况，我的解决办法是不让y_low的运算产生梯度回传，因此需要在相应位置添加with torch.no_grad()：
这样就解决了问题，方法是否管用还需要具体情况具体分析，有问题也可以评论区一起探讨~
补充1
date：2024.2.21
如果在神经网络的训练中，nn.Parameter没有被收集更新,保持一个不变的数值的话，也会导致这个报错的发生
比如这个语句：
self.length_scale = torch.exp(nn.Parameter(torch.log(torch.tensor(length_scale))))
它一直都是pytorch数据，而不是nn.Parameter类型，所以在第一次回传时数据就没有更新，第二次回传时就会出现上面的报错
正确的改法如下：
self.length_scale = nn.Parameter(torch.exp(torch.log(torch.tensor(length_scale))))
对于这个问题，很多情况都是因为代码不规范导致，至于报错的原因，我对这个问题的理解在不断深入，希望之后可以带来更加正确的解答，也希望大家和我多多探讨
版权声明：本文标题：loss回传报错RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time解决方法 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1755027055a2755151.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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