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

最新推荐文章于 2025-05-21 11:59:08 发布
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分类专栏： pytorch知识宝典
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/81353042
这篇博客介绍了在使用PyTorch时遇到的`RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation`错误。错误原因可能包括未对变量进行CUDA操作或在新版本PyTorch中不支持的inplace操作。解决办法包括为变量添加`cuda()`操作、避免使用inplace参数或者彻底移除inplace操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

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

我这找到的原因是有的变量需要加cuda()，我没加造成的。

 

解决方法二：如果有inreplace参数，设为False

解决方法三：报错原因是pytorch0.4.0版本后tensor不支持inplace操作了，所以把所有inplace错作去掉。

成功解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inpla
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使用 `PyTorch` 训练网络出现 `RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [3008, 128]], which is output 0 of AsStridedBackward0, is at version 4; expected version 3 instead. H
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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。
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运行报错one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation
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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。
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplac
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RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [128, 3, 4, 4]] is at version 2; expected version 1 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed t
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。
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