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我是 Python 和 PyTorch 的学生和初学者。我有一个非常基本的神经网络,我遇到了上面提到的 RunTimeError。重现错误的代码是这样的:
import torch
from torch import nn
from torch import optim
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
# Ensure Reproducibility
torch.manual_seed(0)
# Data Generation
x = torch.randn((100,1), requires_grad = True)
y = 1 + 2 * x + 0.3 * torch.randn(100,1)
# Shuffles the indices
idx = np.arange(100)
np.random.shuffle(idx)
# Uses first 80 random indices for train
train_idx = idx[:70]
# Uses the remaining indices for validation
val_idx = idx[70:]
# Generates train and validation sets
x_train, y_train = x[train_idx], y[train_idx]
x_val, y_val = x[val_idx], y[val_idx]
class OurFirstNeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(OurFirstNeuralNetwork, self).__init__()
# Here we "define" our Neural Network Architecture
self.fc1 = nn.Linear(1, 5)
self.non_linearity_fc1 = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(5,1)
#self.non_linearity_fc2 = nn.ReLU()
def forward(self, x):
# The forward pass
# Here we define how activations "flow" between neurons. We've already discussed the "Sum" and "Transformation" steps of the forward pass.
sum_fc1 = self.fc1(x)
transformation_fc1 = self.non_linearity_fc1(sum_fc1)
sum_fc2 = self.fc2(transformation_fc1)
#transformation_fc2 = self.non_linearity_fc2(sum_fc2)
# The transformation_fc2 is also the output of our model which symbolises the end of our forward pass.
return sum_fc2
# Instantiate the model and train
model = OurFirstNeuralNetwork()
print(model)
print(model.state_dict())
n_epochs = 1000
loss_fn = nn.MSELoss(reduction='mean')
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(n_epochs):
model.train()
optimizer.zero_grad()
prediction = model(x_train)
loss = loss_fn(y_train, prediction)
print(epoch, loss)
loss.backward(retain_graph=True)
optimizer.step()
print(model.state_dict())
一切都是基本和标准的,这很好用。
但是,当我取出“retain_graph=True”参数时,它会抛出 RunTimeError。通过阅读各种论坛,我了解到这与图表在第一次迭代后被丢弃有关,但我看过许多教程和博客,其中 loss.backward()
是必经之路,尤其是因为它节省了内存。但是我无法从概念上理解为什么它对我不起作用。
如果我提出问题的方式不符合预期格式,我们将不胜感激,我深表歉意。我乐于接受反馈,并将有义务包含更多细节或改写问题,以便每个人都更容易。提前致谢!
最佳答案
您需要在 optimizer.step()
之后添加 optimizer.zero_grad()
以将梯度归零。
为什么需要这样做?
当您执行 loss.backward()
时,torch 将计算参数的梯度并更新参数的 .grad
属性。当您执行 optimizer.step()
时,将使用 .grad
属性更新参数,即 `parameter = parameter - lr*parameter.grad。
由于您没有清除梯度并第二次向后调用,它将计算 dl/d(updated param)
这将需要通过 paramter.grad
进行反向传播第一关的。向后执行时,不会存储此梯度的计算图,因此您必须传递 retain_graph= True
来消除错误。但是,我们不想为更新参数而这样做。相反,我们想要清除梯度,并重新启动一个新的计算图,因此,您需要使用 .zero_grad
调用将梯度归零。
关于python - RuntimeError : Trying to backward through the graph a second time, 但缓冲区已被释放。指定 retain_graph=True,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61015728/
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