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[PyTorch中一个用于梯度计算的变量已被就地修改]——解决该错误的完整指南

在使用PyTorch进行深度学习任务时，您可能会遇到一个常见的错误：“RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation”。这个错误通常伴随着警告信息：“This is not supported in Autograd. Note that the in-place version (*) is deprecated even for built-in functions and will be removed in the future version of PyTorch. ”。如果您看到这个错误，不要惊慌，本文将提供一些解决此问题的方法和技巧。

什么是inplace操作？

在PyTorch中，inplace操作是指直接在原始张量上进行操作而不创建新的张量。例如，以下代码就是一个inplace操作：

x = torch.ones(3, 3)
y = x
y.add_(1)

在这个例子中，add_()是一个inplace操作，它直接在x上增加了1，并且由于y引用了x，所以y也会被修改。

inplace操作导致的错误

在深度学习中，我们通常需要计算梯度来更新模型参数。PyTorch使用自动微分库Autograd来计算梯度。但是，如果我们在计算梯度时对张量进行了inplace操作，PyTorch将无法正确计算梯度。