RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [1, 512, 4, 4]] is at version 3; expected version 2 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).请问这个是怎么修改啊?
[torch.FloatTensor [1, 512, 4, 4]] is at version 3; expected version 2 instead.怎么解决
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 追加酬金
- 关注问题
- 邀请回答
-
1条回答 默认 最新
- Leodong. 2023-04-11 15:49关注
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下:
这个错误信息表明,在计算梯度时,某个变量被就地修改了(inplace operation),导致版本不匹配。常见的就地修改操作包括使用+=
、*=
、torch.fill_()
等方法。为了避免这个错误,可以尽量避免使用就地修改操作,而是使用不就地修改的等价操作。如果需要使用就地修改操作,可以使用
torch.Tensor.clone()
方法创建一个副本,然后进行修改操作,这样就不会影响原来的变量。另外,也可以使用torch.autograd.grad()
方法手动计算梯度,而不是自动计算梯度,这样可以避免就地修改操作导致的版本不匹配错误。关于修改版本不匹配的问题,可以使用
torch.Tensor.detach()
方法将变量分离出来,这样就可以避免版本不匹配的问题。例如:import torch x = torch.randn(1, 512, 4, 4, requires_grad=True) y = x.detach().clone() # 分离变量并创建副本 y *= 2 # 使用不就地修改的等价操作 z = y.sum() z.backward()
如果需要找到导致版本不匹配的操作,可以使用
torch.autograd.set_detect_anomaly(True)
开启异常检测。这样在计算梯度时,如果出现版本不匹配的错误,会打印出具体的操作和变量信息,方便定位问题。希望这些信息能够帮助你解决问题。如果你有其他问题,请随时提问。
如果以上回答对您有所帮助,点击一下采纳该答案~谢谢
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏 举报
悬赏问题
- ¥15 Vue3 大型图片数据拖动排序
- ¥15 划分vlan后不通了
- ¥15 GDI处理通道视频时总是带有白色锯齿
- ¥20 用雷电模拟器安装百达屋apk一直闪退
- ¥15 算能科技20240506咨询(拒绝大模型回答)
- ¥15 自适应 AR 模型 参数估计Matlab程序
- ¥100 角动量包络面如何用MATLAB绘制
- ¥15 merge函数占用内存过大
- ¥15 使用EMD去噪处理RML2016数据集时候的原理
- ¥15 神经网络预测均方误差很小 但是图像上看着差别太大