关于在循环中backward()的注意事项

最新推荐文章于 2025-04-25 13:30:50 发布

阿喵酱紫糖

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分类专栏：机器学习文章标签： python 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HappinessSourceL/article/details/128320136

在PyTorch训练过程中遇到'尝试通过图进行第二次反向传播'的错误，通常由重复调用loss.backward()引起。不应简单地设置retain_graph=True，这会导致内存消耗过大。正确的做法是查找代码问题并使用detach()。本文以一个在执行CW攻击时遇到的实例说明，解释了如何处理在旧计算图中的变量，确保它们在循环外detach()，以防止错误发生。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

许多人会在训练时遇到这样一个报错：

trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors after they have already been freed)

一般原因是在每个epoch中调用loss.backward()时触发这个错误。此时一般不要按照报错代码中官方给出的推荐一样去做retain_graph=True，因为这样每次循环都会增大memory,导致out of menmory. 而是应该去寻找自己代码的问题，做detach()。参考python - RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors after they have already been freed) - Stack Overflow

我的问题和他不太一样，更为简单易懂，但是原理差不多。触发这个的场景是在执行cw attack的时候。报错代码大致如下


target_feature = model(target_image)

def forward(self,images,labels):
    images = images.clone().detach().to(self

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自动将部分运算（如卷积、矩阵乘法）转换为 FP16，其他操作（如 Softmax）保持 FP32。 - 仅需包裹前向传播过程（模型计算和损失计算）。 2. **`GradScaler` 的作用**： - 缩放损失值（`scaler.scale(loss)`），避免反向传播时梯度因 FP16 精度不足而下溢。 - 在 `scaler.step(optimizer)` 中，先反缩放梯度，再更新参数（仍以 FP32 存储）。 3. **优化器与梯度清零**： - 使用 `scaler.step(optimizer)` 替代常规的 `optimizer.step()`。 - 梯度清零操作（`optimizer.zero_grad()`）应在 `scaler.update()` 之后进行。 --- ### **注意事项** 1. **不兼容操作处理**： - 若某些操作在 FP16 下不稳定（如某些自定义层），需强制使用 FP32： ```python with autocast(): # 大部分层自动转为 FP16 x = model.layer1(x) # 手动指定某层使用 FP32 x = x.float() x = model.sensitive_layer(x) # 假设此层需 FP32 ``` 2. **梯度检查**： - 若出现 NaN/Inf，可通过 `scaler.unscale_(optimizer)` 和 `torch.nn.utils.clip_grad_norm_` 检查或裁剪梯度。 3. **验证/推理阶段**： - 推理时仍可使用 `autocast` 加速，但无需 `GradScaler`： ```python with torch.no_grad(): with autocast(): outputs = model(inputs) ``` 4. **性能权衡**： - 混合精度通常能提升训练速度 1.5-3 倍，并减少显存占用，但需测试特定模型的稳定性。 --- ### **示例代码片段** ```python scaler = GradScaler() for epoch in range(epochs): for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda() optimizer.zero_grad() with autocast(): outputs = model(inputs) loss = loss_fn(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` --- 通过合理使用混合精度，可在几乎不损失模型精度的情况下显著提升训练效率。建议在复杂模型（如 Transformer、CNN）中优先尝试此技术。