loss回传报错RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time解决方法

1.背景：

        在做机器学习的时候，我很多时候都将输入的数据进行进一步的修改，在一次的修改后，程序报错RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time。表示试图在没有保留中间值的情况下多次执行计算图的反向传播

        在现在AI和大模型流行的今天，很多的问题都基本上可以借助ChatGPT进行判误以及解决问题，我首先也是向GPT提问，他给出了1.检查多余的反向传播调用 2.使用 retain_graph=True：以及 3.梯度清零的三个可能解决的方法，都对这个问题没有帮助

2.产生错误的原因——原地置换了训练数据

错误原因就是在90行 我在训练的时候对y_low进行的运算，导致了y_low这个训练数据变成了需要梯度回传，导致了重复多次回传的报错，这个错误很小很隐晦，我遇到了很多次，网上尝试的方法都是保留梯度图，允许多次回传之类的，但事实上并不管用，找出这个数据的流程是查看变量的属性

3.解决办法

        产生这个报错的原因可能有很多个，我这个只是其中一个情况，我的解决办法是不让y_low的运算产生梯度回传，因此需要在相应位置添加with torch.no_grad()：

这样就解决了问题，方法是否管用还需要具体情况具体分析，有问题也可以评论区一起探讨~

补充1

date：2024.2.21

如果在神经网络的训练中，nn.Parameter没有被收集更新,保持一个不变的数值的话，也会导致这个报错的发生

比如这个语句：

self.length_scale = torch.exp(nn.Parameter(torch.log(torch.tensor(length_scale))))

它一直都是pytorch数据，而不是nn.Parameter类型，所以在第一次回传时数据就没有更新，第二次回传时就会出现上面的报错

正确的改法如下：

self.length_scale = nn.Parameter(torch.exp(torch.log(torch.tensor(length_scale))))

对于这个问题，很多情况都是因为代码不规范导致，至于报错的原因，我对这个问题的理解在不断深入，希望之后可以带来更加正确的解答，也希望大家和我多多探讨