Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass

最新推荐文章于 2025-05-24 17:01:10 发布
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分类专栏： BUG 文章标签： python 目标检测 深度学习 YOLO
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UserWarning: adaptive_avg_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic implementation, but you set 'torch.use_deterministic_algorithms(True, warn_only=True)'. You can file an issue at https://github.com/pytorch/pytorch/issues to help us prioritize adding deterministic support for this operation. (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\Context.cpp:75.) Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass

在训练yolov10的时候，打印训练结果的时候，旁边出现这个警告的话。

解决方法：ultralytics/engine/trainer.py找到这个trainer.py，使用ctrl+F，输入 Backward

在他的上一行加入这行代码即可。

                # 训练的时候不报警告
                torch.use_deterministic_algorithms(False)

反向传播时Python报错变量被原地修改
qq_60741878的博客
11-19 1091
pytorch遇到变量被原地修改而报错的解决方式总结。
Pytorch报错：Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine...
yhoon0101的博客
07-18 1万+
遇到该问题从头检查pytorch反向传播对应的图，每个属性requires_grad=True的参数都要重新计算一遍，不能遗漏。
RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
最新发布
2301_79728788的博客
05-24 152
执行loss.backward()时会报RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 的错误。将loss这个tensor的requires_grad属性设为True。loss默认的requires_grad是False，
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward passRunti
vivi_cin的博客
01-15 2129
有可能真的不是你的写的backward有问题，而是你的环境有问题，莫名其妙，换了一个之前的环境就好了。
yolov5训练出现报错：Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backwa
fankeyang的博客
11-27 2969
通过寻找报错来源可以通过修改train.py文件中的。最终可以运行，完美解决。
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass Runti
LCQ5279的博客
03-13 660
具体原因是安装cuda的时候，按照教程将cudnn也安装到了系统cuda路径中，然后在python虚拟环境中使用pip install torch时会自动安装一个cudnn，两个发生了冲突。
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass
09-09
Variable._execution_engine.run_backward(是一个函数调用，用于运行反向传播过程的C引擎。它在计算图中执行反向传播，并计算梯度。根据引用中的错误信息，出现这个错误的原因是在计算图中的某个张量的梯度要求不...
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: bad allocation
09-19
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C engine to run the backward pass RuntimeError: bad allocation是运行反向传播时引发的运行时错误。这个错误通常是由于内存分配问题引起的。可能是你...
in backward Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass
01-07
以下是一个关于backward函数的例子： ```python import torch # 创建一个张量 x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True) # 定义一个计算图 y = x**2 + 2*x + 1 # 反向传播 y.backward() # 打印...
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass怎么解决
06-01
2. 检查 C++ 引擎是否正确：如果这个问题是由于 C++ 引擎出现错误导致的，那么需要检查 C++ 代码是否正确，是否存在编译错误或运行时错误等等。 3. 查看日志和错误信息：检查是否有任何错误信息或日志文件，这些...
Calls into the C++ engine to run the backward pass but got: struct c10::Half != float
study_jiang_up的博客
05-27 533
pytorch报错：Calls into the C++ engine to run the backward pass but got: struct c10::Half!（2）在某个环节矩阵相乘的时候，一个为half类型，一个为float类型，从而得出一个混合进度的变量导致报错。（3）模型的某个地方没有进行反向传播，或者是没有将其设置为没有梯度变化，这个需要自己捋一遍模型的整个过程。（1）labels标签和模型预测的pred矩阵类型没有匹配到，要改成一样的类型。
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass Runt
IN year
11-17 188
tensor backward_【PyTorch】聊聊 backward 背后的代码
weixin_39628864的博客
11-25 984
说起backward大家肯定不陌生，用过PyTorch的肯定都知道，这个函数的作用是反向传播计算梯度的。比如下边这个例子，要反向传播计算梯度之后，才能调用优化器的step函数更新网络模型参数。 Example[1] torch.Tensor.backward 在 torch/tensor.py 文件中可以看到，class Tensor(torch._C._TensorBase)中有函数def ba...
【已解决】RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
BetrayFree的博客
10-18 5293
后来我在想为什么这个会出现这么多问题？环境问题吗，因为我的是python3.8，但是这个项目是两年前的，所以很有可能是因为我的python和pytorch太新了，那就换一个python3.6的吧，然后torch对应的版本也降低一下。这个根据描述也能看出来问题的原因所在，其实就是有了0元素，什么时候会有0元素呢？其实这个问题不难想的，针对梯度下降的过程，肯定是因为没计算梯度呗，对吧，那只要在执行的过程中让其保持计算就行了，说明backward()处不会计算梯度，导致出错。
RunTimeError:element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
m0_57790267的博客
11-01 3561
这个错误源于Pytorch对Tensor进行 backward() 自动求导时，该Tensor的requires_grad为False，requires_grad参数指定是否记录对Tensor的操作以便计算梯度。在创建Tensor时该参数默认为False，需要手动设置如下。也可以通过loss.requires_grad_(True)设置。
Pytorch 踩坑记录——RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
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LCJhust2012的博客
07-23 2万+
Pytorch中， tensor需要定义成require_grad的类型才能求梯度。 可以在定义变量的时候加上“requires_grad=True” 或者，某tensor， tensor_X = tensor_X.requires_grad_()
PyTorch出现如下报错：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified b
weixin_58303981的博客
04-09 3344
出错原因很简单，就是我重复引用了一个卷积层，简单修改后，运行通过！
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