pytorch中loss反向傳播出錯怎么辦

小編給大家分享一下pytorch中loss反向傳播出錯怎么辦，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

File "train.py", line 143, in train
loss.backward()
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/tensor.py", line 198, in backward
torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/autograd/__init__.py", line 94, in backward
grad_tensors = _make_grads(tensors, grad_tensors)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/autograd/__init__.py", line 35, in _make_grads
raise RuntimeError("grad can be implicitly created only for scalar outputs")
RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

問題分析：

因為我們在執行 loss.backward() 時沒帶參數，這與 loss.backward(torch.Tensor(1.0)) 是相同的，參數默認就是一個標量。

但是由于自己的loss不是一個標量，而是二維的張量，所以就會報錯。

解決辦法：

1. 給 loss.backward() 指定傳遞給后向的參數維度：

loss = criterion(pred, targets)
loss.backward()
# 改為：
loss = criterion(pred, targets)
loss.backward(loss.clone().detach())

2. 修改loss函數的輸出維度

把張量的輸出修改為標量，比如說多多個維度的loss求和或求均值等。此方法對于某些任務不一定適用，可以嘗試自己修改。

criterion = nn.L1Loss(reduction='none')
# 把參數去掉，改為：
criterion = nn.L1Loss()

這里順便介紹一下pytorch loss函數里面 的reduction 參數

在新的pytorch版本里，使用reduction 參數取代了舊版本的size_average和reduce參數。

reduction 參數有三種選擇：

'elementwise_mean'：為默認情況，表明對N個樣本的loss進行求平均之后返回(相當于reduce=True，size_average=True);

'sum'：指對n個樣本的loss求和(相當于reduce=True，size_average=False);

'none'：表示直接返回n分樣本的loss(相當于reduce=False)

補充：在Pytorch下，由于反向傳播設置錯誤導致 loss不下降的原因及解決方案

在Pytorch下，由于反向傳播設置錯誤導致 loss不下降的原因及解決方案

剛剛接觸深度學習一段時間，一直在研究計算機視覺方面，現在也在嘗試實現自己的idea，從中也遇見了一些問題，這次就專門寫一下，自己由于在反向傳播（backward）過程中參數沒有設置好，而導致的loss不下降的原因。

對于多個網絡交替

描述

簡單描述一下我的網絡結構，我的網絡是有上下兩路，先對第一路網絡進行訓練，使用groud truth對這一路的結果進行監督loss_steam1，得到訓練好的feature.然后再將得到的feature級聯到第二路，通過網絡得到最后的結果，再用groud truth進行監督loss。

整個網絡基于VGG19網絡，在pytorch下搭建，有GPU環境：

出現的情況，loss_steam1不怎么下降

這個問題確實折麼自己一段時間，結果發現自己出現了一個問題，下面將對這個問題進行分析和解答：

PyTorch梯度傳遞

在PyTorch中，傳入網絡計算的數據類型必須是Variable類型， Variable包裝了一個Tensor，并且保存著梯度和創建這個Variablefunction的引用，換句話說，就是記錄網絡每層的梯度和網絡圖，可以實現梯度的反向傳遞.
則根據最后得到的loss可以逐步遞歸的求其每層的梯度，并實現權重更新。

在實現梯度反向傳遞時主要需要三步：

1、初始化梯度值：net.zero_grad() 清除網絡狀態

2、反向求解梯度：loss.backward() 反向傳播求梯度

3、更新參數：optimizer.step() 更新參數

解決方案

自己在寫代碼的時候，還是沒有對自己的代碼搞明白。在反向求解梯度時，對第一路沒有進行反向傳播，這樣肯定不能使這一路的更新，所以我就又加了一步：

loss_steam1.backward( retain_graph = True) //因為每次運行一次backward時，如果不加retain_graph = True，運行完后，計算圖都會free掉。

loss.backward()

這樣就夠了么？我當時也是這么認為的結果發現loss_steam1還是沒有降，又愁了好久，結果發現梯度有了，不更新參數，怎么可能有用！

optimizer_steam1.step() //這項必須加
optimizer.step()

哈哈！這樣就完成了，效果也確實比以前好了很多。

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