pytorch中反向傳播的loss.backward(retain_graph=True)報錯
RNN和LSTM模型中的反向傳播方法，在loss.backward()處的問題， 更新完pytorch版本后容易出現問題。 問題1.使用loss.backward()報錯 Trying to backward through the graph a second time ...
原文：pytorch autograd backward函數中 retain_graph參數的作用，簡單例子分析，以及create_graph參數的作用
retain graph參數的作用 官方定義： 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 推薦指數：
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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
報錯： 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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1.當設置group=1時： 返回： 另一個例子： 返回： 可見第一個值為out_channels的大小，第二個值為in_channels的大小，后面兩個值為kernel_size 2.當設置為group=2時 ...