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我一直遇到这个错误：

RuntimeError：试图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 论坛中搜索过，但仍然无法找出我在自定义损失函数中做错了什么。我的模型是 nn.GRU，这是我的自定义损失函数：

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)
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问题出在我的训练循环中：它不会在批次之间分离或重新打包隐藏状态？如果是这样，则loss.backward()尝试一直反向传播到时间的开始，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）在批次之间分离/重新打包隐藏状态。有（至少）三种方法可以做到这一点（我选择了这个解决方案）：

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

2) 将 loss.backward() 替换为loss.backward(retain_graph=True)但要知道每个连续批次将比前一个批次花费更多时间，因为它必须一直反向传播到第一批次的开始。

例子

于 2018-01-16T09:35:33.997 回答