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

最新推荐文章于 2025-12-31 16:44:22 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-31 16:44:22 发布 · 242 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #深度学习 #python #bug

在训练两个网络时遇到错误，作者参照了参考链接二提供的方案，通过将数据克隆(clone)一份并传入第二个网络，成功解决了问题。这种方法有效地处理了数据在双网络训练中的传输问题。

参考链接一
参考链接二
本人是参照参考链接二解决的，本人是训练双网络的时候报错，按照参考链接二的方法，直接clone()一份数据传入到第二个网络中，问题解决！

Small___ming
关注
解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace
qq_43820692的博客
04-15 760
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。
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o
m0_47867638的博客
12-24 691
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。
【完美解决】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inp
热门推荐
小李的研究生学习日记
07-11 8万+
【就看这一篇就行】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [256]] is at version 4; expected version 3 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that fai
Pytorch 多卡训练报错 RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified
既脱春火的博客
05-21 338
查了很多资料，都说是in_place的问题，主要是在relu以及 +=、*=的问题上，再有就是pytorch版本（pytorch内置的模型中会出现in_place问题）；relu的问题还能通过下面这个函数替换参数解决，+=、*=这种问题好像只能通过修改代码实现。主要是添加broadcast_buffers=False这个参数，问题解决了。
Error-RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by
秀呀秀的博客
07-02 711
RuntimeError：梯度计算所需的变量之一已被就地操作修改：[torch.cuda.FloatTensor [4， 2， 72， 768]]，这是 AsStridedBackward0 的输出 0，版本为 1;提示：上面的回溯显示了无法计算其梯度的操作。有问题的变量后来在那里或任何地方都发生了变化。出错可能是由于张量的计算在计算图中被修改，导致版本不匹配的错误。对两个地方进行了拷贝，避免切片操作对原向量的影响，同时仔细检查代码中的所有操作，确保没有任何就地修改 (in-place) 操作，例如使用。
处理 Runtime Error: one of the variables needed for gradient computation has been
weixin_42726476的博客
11-27 7347
处理 Runtime Error: one of the variables needed for gradient computation has been
【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 7002
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。
报错解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inpla
ManWen_Li的博客
11-14 1160
报错解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace
快速解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inpla
weixin_50557558的博客
06-05 428
快速解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inpla
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modify的解决方法之一
Gary761203的博客
07-21 378
摘要：文章分析了一个PyTorch反向传播错误(RuntimeError)，指出问题源于同一计算图中的张量被多次修改。通过实验发现，当policy网络和qf网络共享evader_action张量时，qf_loss.backward()会错误地更新policy网络参数。解决方案是在计算qf_loss前，使用.detach()将evader_action从原计算图中分离，避免反向传播时影响policy网络。同时强调，类似情况中，作为常数的target_Q若由网络生成也需进行.detach()处理。该解决方法成功
pytorch——神经网络框架的搭建以及网络的训练
qq_64131064的博客
12-26 417
本文总结了深度学习模型训练的完整流程：1）搭建网络骨架结构；2）下载预训练模型并迁移到自定义数据集；3）模型保存（完整模型或参数字典）与加载方法；4）标准训练流程包括数据准备、模型定义、损失函数和优化器设置；5）GPU加速训练的两种实现方式及注意事项；6）模型验证测试的完整代码示例，包含图像预处理、模型加载和推理过程；7）阅读他人代码的技巧，建议从train.py入手，重点关注参数设置和模型结构。文中提供了详细的代码片段和示意图，涵盖了从模型构建到部署应用的全流程关键技术点。
深度学习--CUDA安装配置、pytorch库、torchvision库、torchaudio库安装
2301_77717128的博客
12-28 1245
本文详细介绍了CUDA和PyTorch相关库的安装步骤。首先说明CUDA是NVIDIA开发的GPU计算平台，指导用户如何查看系统版本并下载安装对应版本的CUDA工具包，包括配置环境变量和验证安装。其次详细讲解PyTorch及其配套库torchaudio、torchvision的下载方法，建议直接从官网获取对应版本的whl文件进行本地安装，避免网络问题导致失败。文中还介绍了这些库的基本功能：PyTorch是深度学习框架，torchaudio处理音频数据，torchvision用于图像处理。
第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现
m0_46260522的博客
12-26 988
5.2 注意力解码器（AttnDecoderRNN）7.2 训练迭代主循环。
PyTorch中torch.flatten()函数的用法
算法与编程之美
12-27 234
针对torch.flatten()函数各个参数的含义是什么以及如何使用的问题，查看了函数本身的定义并搜索了函数参数的其他解释，通过随机产生一个四维数据和假设一个三维数据实例实验后，了解了利用torch.flatten()函数设置不同参数的具体用法，本文只描述了torch.flatten()函数，未来还可以更深入了解torch.nn.Flatten()函数、torch.Tensor.flatten()函数以及它们的区别等。2.start_dim为0，并且锁定结束维度为1时，前面的维度就会合并。
Day42 图像数据与显存
weixin_74145051的博客
12-28 190
【代码】Day42 图像数据与显存。
AI人工智能-pytorch的核心知识点总结
weixin_33631777的博客
12-29 677
多维数组，支持 0 维（标量）、1 维（向量）、2 维（矩阵）、3 维（图像：C×H×W）、4 维（批次图像：B×C×H×W）等任意维度；核心优势：① 无缝切换 CPU/GPU 运算；② 支持自动求梯度（反向传播核心）；③ 与 NumPy 数组高效互转。所有深度学习模型（CNN、MLP、Transformer 等）都遵循此模板，核心是继承 nn.Module + 重写 forwardimport torch.nn.functional as F # 函数式API，补充nn模块。
# PyTorch 中 `nn.ModuleList` 详解
AI 音频小牛的博客
12-29 316
是 PyTorch 中一个重要的，用于存储和管理多个nn.Module对象。与普通的 Python 列表不同，专门为神经网络模块设计，提供了关键的功能。
PyTorch Lightning 中 TorchMetrics
m0_56086190的博客
12-29 772
需要计算调整 R²（Adjusted R²）"""调整 R² 分数公式：Adjusted R² = 1 - (1 - R²) * (n - 1) / (n - p - 1)其中 n 是样本数，p 是特征数"""# 定义状态变量"""每个 batch 调用，累积状态"""# 残差平方和# 总平方和# 样本数"""Epoch 结束时调用，计算最终值"""# 计算 R²# 计算调整 R²# 使用示例。
SelfAttenion自注意力机制
最新发布
12-31 160
下面是用代码实现了一下自注意力机制。保证输出结果的维度和要求要一致。输入x= [4x6]输入x= [4x6]
Closed RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an in
04-14
当遇到 `RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation` 错误时，这通常是因为在 PyTorch 中某些张量被进行了就地（inplace）修改操作[^1]。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值