两个pytorch小bug

痛定思痛。 2022-09-10 11:16 219阅读 0赞

# No.1 #

*

> **报错内容:RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: \[torch.FloatTensor \[128, 1\]\], which is output 0 of TBackward, is at version 2; expected version 1 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set\_detect\_anomaly(True).**

**解读**：意思是出现了“原地踏步”的代码。该问题一般出现在反向传播backward时，意思是某个变量重复覆盖了，即原地踏步，不太好说，我举个栗子：

# 错误代码：
    Pt=nn.Softmax()(Pt)

上面Pt是一个反向传播更新的参数，但是再其backward之前，出现了这么一行，就认为是原地踏步了，直接导致上述错误，

*  **正确的方法是：**

Pt_soft=nn.Softmax()(Pt)

然后接下来使用Pt\_soft继续代码。

# No.2 #

*

> **pytorch: can’t optimize a non-leaf Tensor**

解读，这个tensor是一个non-leaf结点，是非叶结点，这很好理解，优化应当是从它开始优化，它之前不应有梯度操作。**结合下面两个例子**：

*  **下面是一种情况**：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAQ3RybFox_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]
 *  **更多的情况是**：

Pt=torch.FloatTensor(args.n_labels).fill_(1.0 / args.n_labels).to(DEVICE)
    Pt=nn.Parameter(Pt,requires_grad = True)
    Pt=nn.Softmax()(Pt)
    critic_Pt = torch.optim.Adam([Pt], lr=args.lr)

在Pt放到优化器之前有一个Softmax的梯度操作，导致覆盖之后的Pt并不是叶子结点，覆盖之前的Pt才是。修改方法就不用我多说了。

[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAQ3RybFox_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220829/fa3ce49b7a444d63933ed214033e1349.png

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