pytorch训练模型时，修改代码后报RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time

一、错误问题

前两天帮忙看一个错误，是pytorch训练算法，这个错误我也是第一次发现，报错信息如下：

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors after they have already been freed). Saved intermediate values of the graph are freed when you call .backward() or autograd.grad(). Specify retain_graph=True if you need to backward through the graph a second time or if you need to access saved tensors after calling backward.

运行错误：第二次尝试向后遍历图形（或在已释放的张量后直接访问已保存的张量）。调用时，图形的已保存中间值将被释放。向后（）或自动标记。梯度（）。如果需要再次向后浏览图形，或者如果需要在向后调用后访问保存的张量，请指定retain_graph=True。

 错误的原因是：俗话就是，修改代码后，在使用torch训练中反向传播梯度的时候，中间的梯度值不存在。

二、方法总结

我在网上也查了相关的问题，各个博主也给了出现这个错误的理由以及要解决这个错误的方法，

总结了一下，

①：是在调用bachward()或者autograd.grad()函数时，指定retain_graph =