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最近写代码遇到这个问题，先展示下问题，整个问题的代码放在文章最后。

 比较常见的问题，通常都是第一次迭代没问题，第二次迭代就出现这个错误，以下展示我的部分代码，并且从头到尾分析以下我的解决方案。

可以一边看我的代码一边看问题，这里只是示范代码，所以并没有写的很复杂。

问题的出现在于我在循环里使用了如下的更新z1的公式，

 

 z1是通过  z1 = cal(t0,z0,t1,z1,z2) 得到的，这里z1是已经定义了的变量，但是经过这个公式又把z1更新覆盖了，虽然说这个错误可以在最后loss.backward()函数里加上retain_graph=Ture，即loss.backward(retain_graph=Ture)解决，但是这会增加显存的使用，明显当任务需要较大的计算量时，这是不合理的，所以这种方案并不是最优的。

而我的解决方案是对 z1 = cal(t0,z0,t1,z1,z2) 进行了简单的修改，只需要在我们需要更新的参数，这里是z1，后面加上 .data 即可，此时这句变为了 z1 = cal(t0,z0,t1,z1.data,z2)

最近写代码遇到这个问题，先展示下问题，整个问题的代码放在文章最后。

 比较常见的问题，通常都是第一次迭代没问题，第二次迭代就出现这个错误，以下展示我的部分代码，并且从头到尾分析以下我的解决方案。

可以一边看我的代码一边看问题，这里只是示范代码，所以并没有写的很复杂。

问题的出现在于我在循环里使用了如下的更新z1的公式，

 

 z1是通过  z1 = cal(t0,z0,t1,z1,z2) 得到的，这里z1是已经定义了的变量，但是经过这个公式又把z1更新覆盖了，虽然说这个错误可以在最后loss.backward()函数里加上retain_graph=Ture，即loss.backward(retain_graph=Ture)解决，但是这会增加显存的使用，明显当任务需要较大的计算量时，这是不合理的，所以这种方案并不是最优的。

而我的解决方案是对 z1 = cal(t0,z0,t1,z1,z2) 进行了简单的修改，只需要在我们需要更新的参数，这里是z1，后面加上 .data 即可，此时这句变为了 z1 = cal(t0,z0,t1,z1.data,z2)

本文标签： 过程中pytorchRuntimeErrorTimeGraph

版权声明：本文标题：解决pytorch反向传播过程中出现 RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time 问题 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/1755028849a2755500.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。