pytorch中反向传播的loss.backward(retain_graph=True)报错
RNN和LSTM模型中的反向传播方法，在loss.backward()处的问题， 更新完pytorch版本后容易出现问题。 问题1.使用loss.backward()报错 Trying to backward through the graph a second time ...
原文：pytorch autograd backward函数中 retain_graph参数的作用，简单例子分析，以及create_graph参数的作用
retain graph参数的作用 官方定义： retain graph bool, optional If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases setting this option to True is not needed and often can be ...
2019-03-18 22:22 0 4570 推荐指数：
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RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling
报错： 修改： model.module.optimizer_G.zero_grad() loss_G.backward() model.module.optimizer_G.step ...
“RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling
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