报错解决：one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation:

最新推荐文章于 2025-04-15 18:15:27 发布

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#人工智能 #深度学习 #python

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文章讲述了在使用PyTorch进行深度学习时遇到的梯度计算错误，原因是某个变量被inplace操作修改。解决方法是在涉及梯度传播的变量上使用.clone()方法创建副本。通过添加.clone()，可以确保返回的张量支持梯度回溯，从而避免错误。

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报错信息：

one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.LongTensor [32, 128]] is at version 32; expected version 0 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).

解决方案

加上.clone()即可

示例

我的报错代码：

 x = functionA(x)

修改之后的代码：

x = functionA(x.clone())

问题原因

clone()之后的返回值才支持梯度回溯，这里是梯度传播出错

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one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

jacke121的专栏

07-06

3132

参考：https://www.cnblogs.com/liangzp/p/9207979.html 使用一个pytorch写的模型时，报错：RuntimeError:one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation 解决方法一：如果使用的是pytorch0.4.0版本，回退到pytorch0.3.0版本解决方法二：如果有inreplace参数，设为Fals...

报错解决：one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

m0_66237895的博客

11-27

8845

报错解决：one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

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2 条评论

m0_62119384 2024.11.29
我也是这个问题，帮大忙了！谢谢博主！！！

优快云-Ada助手 2023.09.04
恭喜你开始了博客创作！标题看起来非常有吸引力，我很期待阅读你的博客内容。解决报错问题对于深度学习开发者来说确实是一项重要的技能。在接下来的创作中，如果可能的话，你可以考虑提供一些具体的解决方法或者可能的原因，以帮助读者更好地理解和解决类似的问题。祝你好运，并期待你的下一篇博客！推荐【每天值得看】：https://bbs.youkuaiyun.com/forums/csdnnews?typeId=21804&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply1

报错：one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

不点儿的博客

03-10

3345

报错：one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

Pytorch报错：one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace opera

最新发布

qq_43820692的博客

04-15

744

nn.ReLU(inplace=True)修改为 nn.ReLU(inplace=False)等。在加入后报错代码中就会打印出具体的报错行，而不是粗略的loss.backward()中出错。x += y修改为x = x + y。

【报错解决】one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

菜鸡小白的博客

01-12

1550

HiDDen的jpeg()的训练，要求的torch版本是0.1，我的是1.11，考虑过降低版本号，但如果要降版本的话还要改python版本、cuda版本，而且刚开始复现代码，希望能提高自己读代码和纠正错误的能力，所以决定就在这个基础上直接改。

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o

m0_47867638的博客

12-24

654

这个错误信息表明在PyTorch中，用于梯度计算的一个变量被原地（in-place）操作修改了，这导致了梯度无法正确计算。在PyTorch中，原地操作指的是直接修改数据而不创建新副本的操作，例如使用。检查所有可能修改该张量的代码部分，特别是那些使用了原地操作的代码。），并且这个张量的版本已经更新到了3，而梯度计算期望的版本是0。在启用这个设置后，重新运行你的代码，PyTorch会抛出一个更详细的错误，指出哪个操作或哪一行代码导致了问题。是一个在CUDA上存储的张量，它是某个操作的输出（在这个例子中是。

【Pytorch】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by

Allen_Duke的博客

06-02

2375

最近在用Pytorch训练网络的时候出现了一个奇怪的错误，找了很久在偶然间试出了解决方法，因此记录一下，以作备忘。但具体原理还不是很清楚，也请各位大佬指教。RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [19, 24, 30]], which is output 0 of SoftmaxBackwa

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by...

Huiyu Blog

09-05

1259

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation 在计算loss的过程中，浅复制搞的鬼出错代码：temp = target 正确代码：temp = target.clone() 当然，此错误还有其他原因 ...

【程序错误-梯度计算错误】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by

闪闪发光的博客

04-29

6976

PyTorch默认会跟踪张量的操作历史，以便计算梯度，但是原地操作会破坏操作历史，导致无法计算梯度。在计算梯度的时候检查出某个Variable有被一个 inplace operation 修改。报错信息会更加具体提示是网络那部分梯度计算出现问题。

GAN(拟合sin函数)

朴素.无恙的博客

01-07

2795

pytorch之GAN的实现(拟合sin函数) import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # np.random.seed(1) # Hyper Parameters BATCH...

运行报错one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

Victor_Li_的博客

10-28

1025

这个错误通常是由于在计算梯度时，某些变量被原地（inplace）操作修改导致的。原地操作是指直接在原始张量上进行修改，而不创建新的张量。这样PyTorch 将会输出更详细的错误信息，帮助你找到具体的原地操作导致错误的位置。2.检查你的代码，确保没有在计算梯度的过程中对张量进行原地操作。等函数或者形如x += 1，它们会直接修改原始张量的值。你可以尝试使用相应的非原地操作，如。等，并将结果赋值给一个新的变量;又或者使用detach()方法。可以看到报错位置是这段代码。

variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

jacke121的专栏

09-17

2904

one of the variables needed for gradient computation has been modified by an self.conf加了cuda()之后就成这样了。这个变量不求导 self.conf_mask = torch.zeros(batch_size,self.num_anchors,g_dim, g_dim, requ...

错误处理:one of the variables needed for gradient computation has been modified by inplace operation

qq_40206371的博客

11-10

996

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [1, 100]], which is output 0 of UnsqueezeBackward0, is at version 5040; expected version 5039 instead. 错误分析：由于pytorch升.

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation:

03-13

### 解决 PyTorch 中由原地操作引发的 RuntimeError 当遇到 `RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation` 错误时，这通常意味着某些张量在反向传播过程中被修改了其数据，而这些修改发生在计算图中的节点之后。这种情况下，PyTorch 无法正确追踪梯度的变化。为了处理这种情况，可以采取以下几个措施： #### 启用异常检测启用自动求导模块中的异常检测功能可以帮助定位具体在哪一步发生了问题。通过设置 `torch.autograd.set_detect_anomaly(True)` 可以让程序在每次前向传递后检查是否存在不合法的操作，并抛出更详细的错误信息以便调试[^1]。 ```python import torch # 开启anomaly detection模式来帮助查找问题所在 torch.autograd.set_detect_anomaly(True) # 继续执行训练循环... ``` #### 避免使用原地运算符许多 PyTorch 的函数都有对应的原地版本（带有下划线 `_`），比如 `.add_()` 或者 `.relu_()`. 这些方法会直接改变输入张量的内容而不是创建新的对象返回。为了避免破坏计算图结构，在构建模型或者编写自定义层时应尽量避免使用这类原地操作[^2]。例如，如果原本有如下代码片段： ```python output = F.relu(output, inplace=True) ``` 应该改为非inplace的形式： ```python output = F.relu(output) ``` #### 使用 detach 方法分离不需要跟踪的历史记录对于那些确实需要做原地更新但是又不想影响到整个计算图的情况，可以通过调用 `.detach()` 来切断当前张量与其历史之间的联系，从而允许对其进行安全的原地更改而不干扰后续的梯度计算过程[^3]。 ```python detached_output = output.detach() detached_output.add_(some_value) # 对 detached_output 执行原地加法不会影响原始 tensor 的 history ``` #### 修改网络架构设计有时，特定类型的神经元激活函数可能会更容易触发此类错误，特别是像 ReLU 和 Tanh 这样的饱和型激活函数。考虑调整使用的激活函数种类或是重新审视整体网络的设计逻辑是否合理[^4]。综上所述，针对此 Runtime Error 主要策略包括开启 anomaly detection 辅助排查、禁用所有可能引起冲突的原地操作以及适当运用 .detach() 技巧等手段相结合的方式来进行修复工作。