从PyTorch中的梯度计算出发谈如何避免训练GAN中出现inplace error
one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation这个错误在利用对抗网络时很容易出现,这往往是由于不熟悉PyTorch的计算图和梯度传播机制造成的。
叶子结点与非叶子结点
import torch
a = torch.tensor([1., 2, 3]).requires_grad_(True)
b = a * 2
loss = b.sum()
loss.backward()
PyTorch中自己创建的张量被称为叶子结点,叶子结点默认是不带梯度的,如果需要进行梯度计算,需要将其requires_grad属性设置为True, 而其它由叶子结点参与的运算所产生的张量都是非叶子结点。对于上面的例子而言,a就是叶子结点,b和loss都是非叶子结点。
我们只能获取叶子结点的梯度,而非叶子结点的梯度一般会在梯度回传后释放。
In [1]: import torchIn [2]: a = torch.tensor([1., 2, 3], requires_grad=True)In [3]: b = torch.tensor([2. ,3, 4])In [4]: c = a * bIn [5]: loss = c.sum()In [6]: loss.backward()In [7]: a.grad
Out[7]: tensor([2., 3., 4.])In [8]: b.gradIn [9]: loss.grad
E:\Anaconda\install\Scripts\ipython:1: UserWarning: The .grad attribute of a Tensor that is not a leaf Tensor is being accessed.
Its .grad attribute won't be populated during autograd.backward(). If you indeed want the gradient for a non-leaf Tensor, use .retain_grad() on the non-leaf Tensor.
If you access the non-leaf Tensor by mistake, make sure you access the leaf Tensor instead. See github.com/pytorch/pytorch/pull/30531 for more information.
观察上面的例子,变量a和变量b都是叶子结点,但是只有a的requires_grad属性被设置为True,所以a.grad可以得到本次运算的梯度,而b没有梯度。对于loss这个非叶子结点,我们想要访问它的梯度是被报警告的。
计算图
深度模型框架在实现梯度回传算法时需要先构建一个计算图,PyTorch中的计算图是动态的,梯度回传以后计算图会被释放。
所谓计算图就是在前向传播时构建了结点之间的运算关系,这样在梯度回传时就可以根据该计算图准确的计算出各个结点的梯度,方便后续进行参数更新。拿上图举例,当我们在loss进行梯度回传时,变量c,a相对于loss的梯度沿着前向传播的反方向依次被计算。
动态计算图的指的是,当叶子结点的梯度得到以后,前向传播构建的结点之间运算关系,以及非叶子结点本次梯度回传时计算得出的梯度都会被释放。这样及时的释放资源可以使得计算效率变高,这也是为什么PyTorch不允许我们访问非叶子结点的梯度,因为这些资源都被释放了。
基于上面的原因,loss也无法二次反向传播,因为第一次方向传播结束以后,各节点之间的运算关系已经被释放了,梯度无法回传。
inplace操作
inplace操作就是直接对变量的内容进行修改,而不是采用中间变量的方式去接收。
a = torch.tensor([1, 2., 3], requires_grad=True)b = torch.tensor([2, 3, 4.])c = a * ba += 1loss = c.sum()loss.backward()Traceback (most recent call last):
File "E:/DAProject/DASS/config.py", line 30, in <module>a += 1
RuntimeError: a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.
a += 1这种就是很典型的inplace操作。而我们一定要避免对叶子结点进行inplace操作,因为这会使得在反向传播时造成无法预期的后果。当我们的程序很简单时,程序会明确的指出错误位置,可一旦程序变得复杂,inplace操作就不好debug了。
关于inplace操作有两个注意点,第一点是要避免对叶子结点进行inplace操作,非叶子结点无所谓,所以我们在CNN网络中经常可以看到ReLU(inplace=True)的语句,这里是对非叶子结点进行的,而inplace操作又可以节省内存,这样使用一般是没有错的。
GAN中无法变量的inplace操作
在我们训练GAN的时候,我们明明没有似乎明明没有使用inplace操作,但是依然会报相关的错误,这是因为什么呢?
因为**optimizer.step()**就是个inplace操作且无法避免。optimizer.step会利用反向传播计算得到的梯度对神经网络的参数进行更新,而这个参数的更新也必然是在参数的内容上进行更改的。
下面通过一个简单的例子,对GAN训练的常见错误进行模拟,并说明如何避免类似的问题出现。
import torch
from torch import nn, optim
G = nn.Linear(2, 2)
D = nn.Linear(2, 2)
optimG = optim.Adam(G.parameters())
optimD = optim.Adam(D.parameters())t = torch.tensor([1., 2], requires_grad=True)
g = G(t)
d = D(g)lossD = d.sum()
optimD.zero_grad()
lossD.backward()
optimD.step()lossG = (g + d).sum()
optimG.zero_grad()
lossG.backward()
optimG.step()
根据以上示意图我们来逐行分析代码。
我们先训练的是discriminator,它的loss是只依赖于自己的输出d。
lossD.backward()
optimD.step()
这两行代码是重中之重,lossD.backward()执行以后,D和G的参数的梯度都会被计算,与此同时,前向传播所构建的结点之间的关系都被释放了。而optimizerD.step()会根据刚刚计算的梯度对D中的参数进行更新,这是一个inplace操作。
再看下面训练generator的代码
lossG = (g + d).sum()
optimG.zero_grad()
lossG.backward()
optimG.step()
lossG的计算既依赖于G也依赖于D的输出。此时我们执行lossG.backward()一定会报错,因为从G到D的计算图都被释放了。
Traceback (most recent call last):File "E:/DAProject/DASS/config.py", line 19, in <module>lossG.backward()File "E:\Anaconda\install\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 255, in backwardtorch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs)File "E:\Anaconda\install\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 149, in backwardallow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # allow_unreachable flag
RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved variables 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 variables after calling backward.
现在我们的需求是当lossD进行反向传播时保留前向传播的关系,这就需要retain_graph=True这个属性了
lossD.backward(retain_graph=True)
加了这个参数以后,计算图就不会被释放,lossG就能正常的反向传播。可是,程序此时依然有错。前面提到optimD.step()执行以后,D的参数被修改了且是inplace操作,而lossG的计算依赖于D的输出d,那么lossG在反向传播时肯定会发生inplace error。
Traceback (most recent call last):File "E:/DAProject/DASS/config.py", line 19, in <module>lossG.backward()File "E:\Anaconda\install\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 255, in backwardtorch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs)File "E:\Anaconda\install\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 149, in backwardallow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # allow_unreachable flag
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [2, 2]],
which is output 0 of TBackward, is at version 2; expected version 1 instead.
现在是训练G的参数,D的参数应该是不变的,所以我们不希望D参数的梯度在反向传播时被计算,这样既节省了计算资源,又可以避免inplace error。
lossG = (g + d.detach()).sum()
detach()返回一个新的张量,这个张量和d共享数据,但是不参与梯度计算,用来起到截断梯度流的作用。
完整正确的代码如下所示:
import torch
from torch import nn, optim
G = nn.Linear(2, 2)
D = nn.Linear(2, 2)
optimG = optim.Adam(G.parameters())
optimD = optim.Adam(D.parameters())t = torch.tensor([1., 2], requires_grad=True)
g = G(t)
d = D(g)lossD = d.sum()
optimD.zero_grad()
lossD.backward(retain_graph=True)
optimD.step()lossG = (g + d.detach()).sum()
optimG.zero_grad()
lossG.backward()
optimG.step()
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%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57