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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Pytorch自定義層出現(xiàn)多Variable共享內(nèi)存錯(cuò)誤怎么辦，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

錯(cuò)誤信息:

RuntimeError: in-place operations can be only used on variables that don't share storage with any other variables, but detected that there are 4 objects sharing it

自動(dòng)求導(dǎo)是很方便, 但是想想, 如果兩個(gè)Variable共享內(nèi)存, 再對(duì)這個(gè)共享的內(nèi)存的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改, 就會(huì)引起錯(cuò)誤!

一般是由于 inplace操作或是indexing或是轉(zhuǎn)置. 這些都是共享內(nèi)存的.

 @staticmethod
 def backward(ctx, grad_output):
  ind_lst = ctx.ind_lst
  flag = ctx.flag

  c = grad_output.size(1)
  grad_former_all = grad_output[:, 0:c//3, :, :]
  grad_latter_all = grad_output[:, c//3: c*2//3, :, :]
  grad_swapped_all = grad_output[:, c*2//3:c, :, :]

  spatial_size = ctx.h * ctx.w

  W_mat_all = Variable(ctx.Tensor(ctx.bz, spatial_size, spatial_size).zero_())
  for idx in range(ctx.bz):
   W_mat = W_mat_all.select(0,idx)
   for cnt in range(spatial_size):
    indS = ind_lst[idx][cnt] 

    if flag[cnt] == 1:
     # 這里W_mat是W_mat_all通過(guò)select出來(lái)的, 他們共享內(nèi)存.
     W_mat[cnt, indS] = 1

   W_mat_t = W_mat.t()

   grad_swapped_weighted = torch.mm(W_mat_t, grad_swapped_all[idx].view(c//3, -1).t())
   grad_swapped_weighted = grad_swapped_weighted.t().contiguous().view(1, c//3, ctx.h, ctx.w)
   grad_latter_all[idx] = torch.add(grad_latter_all[idx], grad_swapped_weighted.mul(ctx.triple_w))

當(dāng)前標(biāo)題：Pytorch自定義層出現(xiàn)多Variable共享內(nèi)存錯(cuò)誤怎么辦-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來(lái)源：http://sd-ha.com/article42/jjjhc.html

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