pytorch bug: a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation

最新推荐文章于 2024-12-23 20:29:54 发布
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分类专栏： Bug 文章标签： bug pytorch 深度学习
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pytorch

写的好好的代码运行到某一块突然显示

a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation

这个bug的意思是 需要梯度的叶子变量被用在了原位操作里

指的是 如果是原位操作，就会覆盖原来的值。

因为并不是计算过程，是赋值，梯度是多少这个没有一个定义（或许是一个跳变过程，梯度无穷大）。

所以产生了错误，可以加上 torch.no_grad() 来规避掉梯度问题

a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation
jacke121的专栏
09-17 1万+
a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation 这个是因为写成了x+=2， 改为y = x + 2 此时如果是写y+=2是可以的，也就是说torch变量带requires_grad 的不能进行+=操作 import numpy as np import torch from ...
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PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里？我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。
torch 梯度计算出现错误a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation和梯度NoneType问题
月下花弄影
01-15 7248
在计算梯度时可能会出现两个主要错误 a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation. unsupported operand type(s) for *: ‘int’ and ‘NoneType’ 在CS231n的assignment3 中我们会对卷积可视化，其中一个就是fooling image。...
A leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation
qq_45128278的博客
04-04 4044
错误原因： 计算图中的叶子节点不能直接进行内置运算，防止影响计算图的反向传播运算。如果非要改变叶子节点data的值，可以直接对data属性调用内置运算，这样不会记录在计算图当中。 解决方案： 1.把梯度变化设置为不变。（亲测） bifpn.fc.weight.requires_grad, bifpn.fc.bias.requires_grad = False, False model.fc.weight.requires_grad, model.fc.bias.requires_grad = False,
解决a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation
牛肉胡辣汤
11-14 1365
通过使用以上示例代码，我们可以解决 "a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation" 错误，并顺利训练线性回归模型来拟合数据。​方法，我们可以为张量创建一个副本，然后对副本进行原地操作，而不会影响到原始张量。​方法，它可以取消张量和计算图的关联，从而使得对张量进行的操作不会影响到梯度计算。​​被设置为True时，每个操作都会自动跟踪梯度信息，并将这些信息保存到张量的​。​属性，我们可以得到计算的梯度结果。
跟着问题学23番外——反向传播算法理论及pytorch自动求导详解
最新发布
weixin_42251091的博客
12-23 1627
而以 TensorFlow 为代表的静态图，每次都先设计好计算图，需要的时候实例化这个图，然后送入各种输入，重复使用，只有当会话结束的时候创建的图才会被释放（不知道这里我对 tf.Session 的理解对不对，如果有错误希望大佬们能指正一下），就像我们之前举的那个水管的例子一样，设计好水管布局之后，需要用的时候就开始搭，搭好了就往入口加水，什么时候不需要了，再把管道都给拆了。这么做会导致相关的导数的计算结果错误，因为我们在计算导数的过程中还会用到 b 的值，但是它已经变了（和正向传播过程中的值不一样了）。
a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation
weixin_44290841的博客
11-18 2146
计算图中的叶子节点不能直接进行内置运算，防止影响计算图的反向传播运算。如果非要改变叶子节点data的值，可以直接对data属性调用内置运算，这样不会记录在计算图当中，或者使用detach()方法，因为返回的tensor共享data。 ...
RuntimeError: a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation
qq_39199884的博客
03-26 6859
Traceback (most recent call last): File “E:\迅雷下载\向量\000、代码+数据+课件\YOLO5\yolov5-master\train.py”, line 466, in train(hyp, opt, device, tb_writer) File “E:\迅雷下载\向量\000、代码+数据+课件\YOLO5\yolov5-master\train.py”, line 79, in train model = Model(opt.cfg, ch=3, nc=
yolov5训练报错： a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation
慕溪同学的博客
07-20 4938
这个错误是由于在执行in-place操作时，使用了一个需要梯度的叶节点变量视图（view）。在PyTorch中，如果一个变量需要梯度，那么。而in-place操作是对变量进行原地操作，即直接修改变量的值，这样会导致梯度信息的丢失或不一致。
RuntimeError: a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation.a += torch.o
weixin_42630613的博客
02-22 1万+
叶子节点不能执行in-place操作，因为在进行前向传播的时候得到的是叶子结点的地址，再进行反向传播的时候这个地址不变才不会报错，地址改变了就会出错 要将 a += torch.ones((1, )) 改为 a = a + torch.ones((1, )) ...
RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.
AI浩
04-25 5466
修改代码。如下： def _initialize_biases(self, cf=None): # initialize biases into Detect(), cf is class frequency # cf = torch.bincount(torch.tensor(np.concatenate(dataset.labels, 0)[:, 0]).long(), minlength=nc) + 1. m = self.model[-1] # Detect
【深度学习】RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place
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RuntimeError:a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place
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03-31 2368
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43056332/article/details/115188116 记录一下训练yolov5碰到的问题 RuntimeError:a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place 在报错代码前加上with torch.no_grad(): 并且进行缩进！一定要缩进不然会有新的报错。 ...
【Debug】报错 a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation
向上生长的程序媛的博客
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11-02 1155
介绍leaf variable；处理错误RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.`
RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation
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wying0702的博客
07-25 320
解决办法：找到在File "C:\Users\it possible\Documents\yolov5Project\yolov5-master\models\yolo.py"的line 145 将代码修改为： def _initialize_biases(self, cf=None): # initialize biases into Detect(), cf is class frequency # cf = torch.bincount(torch.tensor(np.concatenate(dat
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