copy.deepcopy(train_model)时报错:Only Tensors created explicitly by the user support the deepcopy

在PyTorch模型训练过程中,使用`copy.deepcopy()`对模型进行拷贝时遇到RuntimeError,原因是不支持非用户显式创建的Tensors。问题定位到模型子模块返回了self.features,修改为返回临时变量features解决了问题。修改前后的代码示例展示了这一变化。

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错误信息:

RuntimeError: Only Tensors created explicitly by the user (graph leaves) support the deepcopy protocol at the moment

可能的原因:

模型训练过程中常需边训练边做validation,通常使用copy.deepcopy()直接深度拷贝训练中的model用来做validation是比较简洁的写法,如在我的validation.py中,会用到:

 val_model = copy.deepcopy(train_model)

但是由于copy.deepcopy()的限制,调用copy.deepcopy(model)时可能就会遇到这个错误:Only Tensors created explicitly by the user (graph leaves) support the deepcopy protocol at the moment,详细错误信息如下:

  File "/home/users/xinxin.li/HAT-dev-toolchain/hat/engine/ddp_trainer.py", line 359, in _with_exception
    fn(*args)
  File "/home/users/xinxin.li/HAT-dev-toolchain/tools/train.py", line 186, in train_entrance
    trainer.fit()
  File "/home/users/xinxin.li/HAT-dev-toolchain/hat/engine/loop_base.py", line 523, in fit
    storage=self.storage,
  File "/home/users/xinxin.li/HAT-dev-toolchain/hat/engine/loop_base.py", line 73, in on_epoch_end
    cb.on_epoch_end(**kwargs)
  File "/home/users/xinxin.li/HAT-dev-toolchain/hat/callbacks/validation.py", line 207, in on_epoch_end
    self._do_val(epoch_id, model, ema_model, device, val_metrics)
  File "/home/users/xinxin.li/HAT-dev-toolchain/hat/callbacks/validation.py", line 163, in _do_val
    val_model = self._select_and_init_val_model(train_model=eval_model)
  File "/home/users/xinxin.li/HAT-dev-toolchain/hat/callbacks/validation.py", line 147, in _select_and_init_val_model
    val_model = copy.deepcopy(train_model)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 180, in deepcopy
    y = _reconstruct(x, memo, *rv)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 280, in _reconstruct
    state = deepcopy(state, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 150, in deepcopy
    y = copier(x, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 240, in _deepcopy_dict
    y[deepcopy(key, memo)] = deepcopy(value, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 180, in deepcopy
    y = _reconstruct(x, memo, *rv)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 306, in _reconstruct
    value = deepcopy(value, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 180, in deepcopy
    y = _reconstruct(x, memo, *rv)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 280, in _reconstruct
    state = deepcopy(state, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 150, in deepcopy
    y = copier(x, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 240, in _deepcopy_dict
    y[deepcopy(key, memo)] = deepcopy(value, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 180, in deepcopy
    y = _reconstruct(x, memo, *rv)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 306, in _reconstruct
    value = deepcopy(value, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 180, in deepcopy
    y = _reconstruct(x, memo, *rv)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 280, in _reconstruct
    state = deepcopy(state, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 150, in deepcopy
    y = copier(x, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 240, in _deepcopy_dict
    y[deepcopy(key, memo)] = deepcopy(value, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 150, in deepcopy
    y = copier(x, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 240, in _deepcopy_dict
    y[deepcopy(key, memo)] = deepcopy(value, memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py", line 161, in deepcopy
    y = copier(memo)
  File "/home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/torch/_tensor.py", line 85, in __deepcopy__
    raise RuntimeError("Only Tensors created explicitly by the user "
RuntimeError: Only Tensors created explicitly by the user (graph leaves) support the deepcopy protocol at the moment

如何排查:

1. 进入 /home/users/xinxin.li/anaconda3/envs/python36/lib/python3.6/copy.py ,给下面位置打断点,并输出对应的 key 和 value

 2. 重新运行程序,定位报错的前一行的网络对应原模型的哪一行,找到你网络结构对应的位置,就是这个地方的报错

 我的问题定位:

因为我的模型子模块在构建时返回了 self.features,导致了这个错误,我修改返回临时变量后,这个错误解决了。

修改前的代码:

    def forward(self, input_image):
        self.features = []
        x = (input_image - 0.45) / 0.225
        x = self.encoder.conv1(x)
        x = self.encoder.bn1(x)
        self.features.append(self.encoder.relu(x))
        self.features.append(self.encoder.layer1(self.encoder.maxpool(self.features[-1])))
        self.features.append(self.encoder.layer2(self.features[-1]))
        self.features.append(self.encoder.layer3(self.features[-1]))
        self.features.append(self.encoder.layer4(self.features[-1]))

        return self.features

 修改后的代码:

    def forward(self, input_image):
        features = []
        x = (input_image - 0.45) / 0.225
        x = self.encoder.conv1(x)
        x = self.encoder.bn1(x)
        features.append(self.encoder.relu(x))
        features.append(self.encoder.layer1(self.encoder.maxpool(features[-1])))
        features.append(self.encoder.layer2(features[-1]))
        features.append(self.encoder.layer3(features[-1]))
        features.append(self.encoder.layer4(features[-1]))

        return features

参考链接:(138条消息) 解决使用copy.deepcopy()拷贝Tensor或model时报错只支持用户显式创建的Tensor问题_Arnold-FY-Chen的博客-优快云博客_copy tensor

<think>好的,我现在遇到了一个PyTorch的运行时误:“Only Tensors created explicitly by the user (graph leaves) support the deepcopy protocol at the moment”。这个问题需要解决,我得仔细想想该怎么处理。 首先,我需要理解这个误的原因。根据引用中的信息,误可能是因为尝试复制非叶子节点张量或者计算图中的中间张量。在PyTorch中,只有用户显式创建的张量(即叶子节点)才支持深拷贝,而由操作生成的中间张量可能没有这样的支持。这可能是因为这些中间张量依赖于计算图,复制它们可能导致梯度计算的问题。 接下来,我需要回忆一下PyTorch中的张量类型和计算图机制。叶子张量是用户直接创建的,比如通过torch.tensor或者torch.randn创建的,而中间张量是通过对这些叶子张量进行操作得到的。这些中间张量通常带有grad_fn,记录了他们是如何生成的。当尝试深拷贝这些中间张量时,可能会触发误,因为它们可能涉及到计算图的复制,而PyTorch目前不支持这一点。 可能的解决方法有几个方向: 1. **避免深拷贝操作**:检查代码中是否有使用copy.deepcopy()的地方,特别是对中间张量的使用。如果必须复制,可以尝试使用.clone().detach()的方法。.clone()会创建一个新的张量,保留计算图,但.detach()会将其从当前计算图中分离,使其成为叶子节点,从而允许复制。 2. **转换为叶子节点**:通过.clone().detach()生成新的张量,这样这个新张量就不再关联原来的计算图,成为一个用户创建的叶子节点,可以支持深拷贝。 3. **使用序列化和反序列化**:比如使用torch.save和torch.load来保存和加载张量,这可能绕过深拷贝的问题,但这种方法可能效率较低,适用于需要持久化的情况。 现在,我需要验证这些方法是否有效。例如,在代码中,如果有这样的部分: ```python import copy x = torch.randn(3, requires_grad=True) y = x * 2 z = copy.deepcopy(y) # 这里会报 ``` 将深拷贝改为: ```python z = y.clone().detach() ``` 或者使用序列化方法: ```python buffer = io.BytesIO() torch.save(y, buffer) buffer.seek(0) z = torch.load(buffer) ``` 这样应该可以避免误。另外,需要确保所有需要复制的张量都是叶子节点,或者在需要时显式地进行克隆和分离。 还需要注意,如果在使用某些库函数时内部调用了深拷贝,可能需要检查这些函数的实现或寻找替代方案。例如,可能在自定义的模块或数据加载过程中使用了深拷贝,这时候需要调整代码逻辑。 此外,引用中提到其他误,比如CUDA张量转numpy的问题,解决方法类似,需要先转移到CPU。但当前的问题是关于深拷贝的,所以重点应放在处理张量的计算图关系上。 总结步骤应该是:定位使用深拷贝的位置,替换为.clone().detach(),或者确保操作的是叶子节点张量。同时,检查是否有不必要的深拷贝操作,尽可能避免在中间张量上使用深拷贝。 最后,需要测试修改后的代码是否解决了误,并且确保修改后的张量在后续计算中不会影响梯度的正确传播,因为.detach()会断开梯度,如果有需要梯度的地方需要注意。</think>针对PyTorch中出现的`RuntimeError: Only Tensors created explicitly by the user (graph leaves) support the deepcopy protocol`误,以下是逐步解决方案: --- ### **误原因** 该误通常发生在尝试对**非叶子节点张量**(由计算图自动生成的中间变量)进行深拷贝(如`copy.deepcopy()`)时。PyTorch仅允许显式创建的张量(叶子节点)进行深拷贝,中间张量因依赖计算图而无法直接复制[^1][^3]。 --- ### **解决步骤** #### **1. 识别需要复制的张量类型** - **叶子张量**:直接通过`torch.Tensor`或`torch.randn`等函数创建,且未通过运算生成的张量(如`requires_grad=True`但未被修改的输入)。 - **非叶子张量**:由运算生成的中间结果(如通过`x.mm(y)`得到的张量),通常带有`grad_fn`属性。 #### **2. 避免直接深拷贝中间张量** 若需复制中间张量,使用`.clone().detach()`代替`copy.deepcopy()`: ```python import torch # 误示例(深拷贝非叶子张量) x = torch.randn(3, requires_grad=True) y = x * 2 # y是中间张量,带有grad_fn # z = copy.deepcopy(y) # 会报 # 正确方法:克隆并分离计算图 z = y.clone().detach() # 创建新张量,脱离原计算图 ``` #### **3. 显式创建叶子张量** 若需要复制的张量必须为叶子节点,可通过重新初始化或分离计算图实现: ```python # 方法1:直接创建新叶子张量 new_tensor = torch.randn_like(y, requires_grad=True) # 方法2:从中间张量生成叶子节点 detached_tensor = y.detach().requires_grad_(True) # 分离后重新启用梯度 ``` #### **4. 使用序列化替代深拷贝** 对需要持久化的张量,使用`torch.save`和`torch.load`: ```python import io buffer = io.BytesIO() torch.save(y, buffer) buffer.seek(0) z = torch.load(buffer) # 加载为独立张量 ``` #### **5. 检查第三方库或自定义函数** 若误出现在调用外部库时,需检查是否内部使用了深拷贝。例如,某些数据增强库可能隐含复制操作,可尝试更新库版本或替换实现逻辑。 --- ### **验证解决方案** 修改后代码应满足: 1. 所有深拷贝操作仅针对叶子张量。 2. 中间张量通过`.clone().detach()`复制。 3. 梯度计算不受影响(若需要反向传播,确保`.detach()`后未丢失必要梯度)。 --- ### **示例代码修正** ```python import torch import copy # 创建叶子张量 x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) y = x * 2 # 中间张量(非叶子) # 误:直接深拷贝非叶子张量 # z = copy.deepcopy(y) # 报 # 正确:克隆并分离 z = y.clone().detach() print(z.requires_grad) # 输出False(已脱离计算图) # 若需保留梯度 z_with_grad = y.clone().detach().requires_grad_(True) ``` --- ### **相关问题** 1. **如何判断PyTorch张量是否为叶子节点?** 检查张量的`is_leaf`属性:`x.is_leaf`,或观察是否有`grad_fn`(叶子节点的`grad_fn`为`None`)。 2. **`.detach()`和`.clone()`有什么区别?** `.detach()`返回与计算图分离的新张量,不复制数据;`.clone()`复制数据并保留计算图,但梯度需手动处理。 3. **为何中间张量不支持深拷贝?** PyTorch动态计算图的特性导致中间张量依赖前向传播路径,深拷贝可能破坏梯度链式传播机制[^3]。 [^1]: 引用[1] [^2]: 引用[2] : 引用[3]
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