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

最新推荐文章于 2025-04-15 18:15:27 发布
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分类专栏： python
成功解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inpla
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05-15 2282
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
报错 one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation
weixin_43660993的博客
06-28 1842
一个vae-gan 训练过程就是先训练discriminator 然后训练encoder和generator基本过程就是先单独discriminator 发现没问题 那证明前面的一切计算都没问题然后encoder和generator出错了， 怀疑这里有问题 死活搞不定随机先决定二者互换位置 发现encoder和generator可以了 discriminator 却不行了。
处理 Runtime Error: one of the variables needed for gradient computation has been
weixin_42726476的博客
11-27 7278
处理 Runtime Error: one of the variables needed for gradient computation has been
解决RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace
最新发布
qq_43820692的博客
04-15 566
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。
【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 6631
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。
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace
qq_45128719的博客
02-12 1687
pytorch当有两个backward() 同时进行的时候可能会出现：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation:
【PyTorch】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an
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ncc1995的博客
08-14 7万+
错误： RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation 报错原因： import torch x = torch.FloatTensor([[1., 2.]]) w1 = torch.FloatTensor([[2.], ...
【pytorch】报错：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified···
sazass的博客
04-13 4690
修改网络时 pytroch报错： RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [1600, 16, 256]], which is output 0 of CudnnConvolutionBackward, is at version 1; expected version 0 ins
【Pytorch】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation
12-21 340
错误： RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation 分析：新版本的pytorch把 Varible 和Tensor融合为一个Tensor， inplace操作，之前能对Varible 使用，但对Tensor使用就会出错 查看是不是有如下表达 x += res #报错 改为 x = x + res 即可不报错了 ...
one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation
jacke121的专栏
07-06 3075
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...
Pytorch报错第一弹：variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation
sinat_35030910的博客
10-09 1122
完整报错 Encounter the RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation 报错的意思：出现了一个运行时错误，一个需要进行梯度计算的变量被inplace操作给改变了。 inplace操作 在python里面，一个变量与...
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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