Question

我一直遇到这个错误：

RuntimeError：尝试第二次向后遍历图形，但缓冲区已被释放。第一次向后调用时指定retain_graph = True。

我在Pytorch论坛上搜索过，但仍然无法找到我在自定义丢失函数中做错了什么。我的模型是nn.GRU，这是我的自定义丢失函数：

def _loss(outputs, session, items):  # `items` is a dict() contains embedding of all items
    def f(output, target):
        pos = torch.from_numpy(np.array([items[target["click"]]])).float()
        neg = torch.from_numpy(np.array([items[idx] for idx in target["suggest_list"] if idx != target["click"]])).float()
        if USE_CUDA:
            pos, neg = pos.cuda(), neg.cuda()
        pos, neg = Variable(pos), Variable(neg)

        pos = F.cosine_similarity(output, pos)
        if neg.size()[0] == 0:
            return torch.mean(F.logsigmoid(pos))
        neg = F.cosine_similarity(output.expand_as(neg), neg)

        return torch.mean(F.logsigmoid(pos - neg))

    loss = map(f, outputs, session)
return -torch.mean(torch.cat(loss))

培训代码：

    # zero the parameter gradients
    model.zero_grad()

    # forward + backward + optimize
    outputs, hidden = model(inputs, hidden)
    loss = _loss(outputs, session, items)
    acc_loss += loss.data[0]

    loss.backward()
    # Add parameters' gradients to their values, multiplied by learning rate
    for p in model.parameters():
        p.data.add_(-learning_rate, p.grad.data)

Answer 1

问题来自我的训练循环：它不会在批次之间分离或重新包装隐藏状态？如果是这样，那么loss.backward()正试图反向传播到开始时间，这适用于第一批但不适用于第二批，因为第一批的图已被丢弃。

有两种可能的解决方案。

1）分批/重新包装批次之间的隐藏状态。有（在至少）三种方法（我选择了这个解决方案）：

 hidden.detach_()
 hidden = hidden.detach()

2）用loss.backward(retain_graph=True)替换loss.backward（），但要知道每个连续的批次将比前一个批次花费更多的时间，因为它必须反向传播到第一批的开始

Example

Pytorch - RuntimeError：尝试第二次向后遍历图形，但缓冲区已被释放

1 个答案: