用PyTorch写的python脚本,程序执行结束后,不自动终止

本文探讨了在使用PyTorch编写Python脚本时遇到的问题,焦点在于loss.backward()导致程序无法正常退出。提供了可能的解决方案,包括升级包和环境调整,并分享了相关经验与建议。

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问题描述:

用 PyTorch 写的一个python 脚本,脚本内容执行结束后,程序不能正常结束,按Ctrl + C也没用!!(虽然这个bug似乎对实验结果没什么影响,但是,很影响心情有没有,我居然不能控制自己写的代码……)

究竟是哪里出了问题??

经过筛查,发现问题是下面这句代码引起的:
loss.backward()

如何解决?

直接删了肯定不行,模型还跑不跑了,一通搜索之后,我似乎找到了解决办法 :网友解答

附录:

看完上面那个链接内容之后,你大概率会笑喷,或许这就是作为程序员的一种快乐吧,虽然没有解决问题~~
如果非要解决这个bug,可以尝试换系统或升级PyTorch包,若成功解决了上述问题,欢迎交流。
附上我的执行环境
OS: Win7
python 3.7.1
PyTorch: 1.5.1+cpu
### 如何在命令行中执行 PyTorch 程序 要在命令行环境中成功运行 PyTorch 程序,需遵循特定的方法来启动 Python 脚本并确保其正常终止。当遇到程序无法停止的情况时,可能是因为某些后台进程未被妥善管理[^1]。 #### 准备工作 确保已安装好 PythonPyTorch 库,并且环境变量设置无误以便于调用 Python 解释器。对于大多数情况而言,在 Windows 或 Linux 的终端输入 `python --version` 可验证当前使用的 Python 版本;而通过 `pip list | grep torch` 则可以确认 PyTorch 是否已经正确安装。 #### 执行脚本完成的 PyTorch 训练模型或其他功能性的 `.py` 文件可以直接经由命令提示符(Windows 下为 CMD)或 shell 终端(Linux/OS X)来触发: ```bash python your_script.py ``` 这里假设待执行文件名为 `your_script.py`。如果该文件位于非当前目录下,则需要提供完整的路径名。 为了防止程序结束退出的问题发生,可以在代码结尾处显式加入如下语句以确保所有资源得到释放后再返回控制台: ```python if __name__ == '__main__': try: main() finally: import gc gc.collect() # 清理垃圾回收机制中的对象引用 ``` 此外,利用信号处理模块 `signal` 来捕获中断请求也是一个错的选择,这有助于更优雅地处理 Ctrl+C 中断事件[^2]: ```python import signal import sys def signal_handler(sig, frame): print('You pressed Ctrl+C!') sys.exit(0) signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler) print('Press Ctrl+C') signal.pause() ``` 上述方法可以帮助构建更加健壮的应用程序框架,使得即使出现问题也能及时响应用户的操作意图。
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