【已解决】RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time

解决RuntimeError二次反向传播报错

最新推荐文章于 2025-08-18 14:50:52 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-18 14:50:52 发布 · 483 阅读

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#python #神经网络 #经验分享 #bug

搭建了网络以及训练代码之后，程序在第一个epoch是没问题的，但是一进入第二个epoch就报错：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time。代码如下：

    for epoch in range(config['epochs']):
        # 训练阶段
        model.train()
        epoch_train_loss = 0
        progress_bar = tqdm(train_loader,

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RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors a

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07-14

2213

时，默认情况下，PyTorch 会释放中间计算图，以节省内存。如果你需要多次反向传播（例如在循环中多次调用），需要指定。这是由于在执行反向传播时，尝试了第二次通过计算图进行反向传播，而没有指定。训练模型时出现如下问题。

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved variable

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用pytorch的时候发生了这个错误，写下来避免以后再次入坑。感谢这次坑让我对预训练模型的使用有了更清楚的认识。RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved variables after they have already been freed). Saved intermediate values of the graph are freed when you call

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这个错误表明在你的代码中尝试对计算图进行第二次反向传播，或者在计算图中的某些保存的中间值已经被释放后，再次尝试访问它们。检查是否需要 retain_graph：如果你在训练循环中有多个优化步骤，确保你在每个步骤中都使用了新的输入，或者使用了 retain_graph=True 参数来保留计算图，以便多次反向传播。这个原因很简单，就是在进行训练的时候，由于是在下一次循环的时候前一次的计算图已经被释放了，所以下次计算就会出现问题，那怎么办呢？如果你在训练循环中多次调用了 backward，这可能导致问题。

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already free

yangyanbao8389的博客

04-28

1434

为了减少显存的使用，pytorch训练时在调用backward()后会自动释放中间结果，等到第二次调用的时候，中间结果不存在导致的报错，可以在backward()中添加retain_graph=True参数，保留中间结果。定义了循环外的变量，在第一次backward的时候释放了，从而导致第二次forward的时候，循环外的变量释放同时无法redo导致中间结果丢失报错。等会，这不符合直觉啊，不应该每次forward都走一遍模型，创建一遍graph么？刚好评论区有人问了这个问题。

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensor...

GuoTianLiang00的博客

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发现 retain_graph=True 也不对，原因是我想要将每次跑出的结果加入下一次训练迭代，直接将预测的结果y_pre赋给x，改变了tensor的梯度（grad），其实。只需要改变data属性。

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time

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这个报错通常是因为在PyTorch计算图中进行了多次反向传播。PyTorch默认情况下禁止多次反向传播，以防止梯度累积导致计算不正确。如果你需要多次反向传播，可以通过调用`.retain_grad()`方法来保留梯度，或者使用`torch.autograd.grad()`函数手动计算梯度。下面是一个例子，展示了如何处理这个报错： ```python import torch x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) y = x**2 # 进行第一次反向传播 y.backward(retain_graph=True) print(x.grad) # 输出 tensor([2.]) # 进行第二次反向传播 y.backward() # 报错：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time ``` 上述代码中，第一次反向传播成功计算了`x`的梯度。然而，在尝试进行第二次反向传播时，会出现报错。要解决这个问题，可以在第一次反向传播时使用`retain_graph=True`来保留计算图，以便后续的反向传播调用。或者，你也可以使用`torch.autograd.grad()`函数手动计算梯度。总结起来，如果你需要多次反向传播，请确保在每次反向传播时正确地设置`retain_graph`参数或手动计算梯度。