2025年backward函数（2025年backward函数是干嘛的）

模型forward正常backward不正常

1、PyTorch中模型forward（）正常但backward（）不正常的主要原因包括参数未启用梯度跟踪、计算图被破坏、损失计算或输入数据形状错误、优化器未正确关联参数，以及Batch Normalization层的特殊问题。 参数未启用梯度跟踪若模型参数未设置requires_grad=True，PyTorch将无法在反向传播时计算梯度。

2、“Backward”法则从全模型开始，逐步剔除自变量。每次剔除后，都会重新评估模型的显著性。这种方法可能会在自变量数量较多或高度相关时产生偏差。“Stepwise”法结合了“Forward”和“Backward”法的优点，同时考虑变量的加入和剔除，以创建一个更优化的自变量组合。

3、在出现nan时，通过调用相关函数可以大致判断是模型的前向传播（forward）阶段还是后向传播（backward）阶段出现了异常。通常情况下，nan主要出现在模型直接输出阶段。因此，我开始逐行检查网络模型，目标是找到引发nan的那行代码。

Loss.backward(retain_graph=True)

1、问题的核心在于，当使用`retain_graph=True`参数调用`loss.backward（）`时，PyTorch会保留中间计算图，这对于涉及循环或需要多次反向传播的复杂模型非常有用。然而，在某些情况下，这可能导致内存溢出或不期望的计算行为，从而引发错误。

2、对于`Loss.backward（retain_graph=True）`的运用，参考链接提供了深入理解的途径：[1] pytorch的计算图：在使用`Loss.backward（retain_graph=True）`时，确保计算图不被立即释放，有利于后续依赖此计算图的操作。[2] pytorch 中retain_graph==True的作用：明确此参数的作用，理解在哪些情况下需要使用。

3、仅在确实需要多次反向传播时才使用retain_graph=True。尽量避免在每次迭代中都使用retain_graph=True，以减少内存占用。优化Loss反向传播顺序：在处理多个Loss时，注意Loss进行backward的顺序。如果LossA对应的网络内容包含了LossB，那么应当先计算并反向传播LossB，再计算并反向传播LossA。

4、在这种情况下，retain_graph=True 可以被去掉，因为它不会对结果产生影响，而且保留计算图会消耗额外的内存。示例说明：在提供的示例中，lossbackward（retain_graph=True） 允许你对 loss2 再次调用 backward 方法，因为计算图被保留了。

针对优化输入时的一种降低显存办法

在不需要更新神经网络参数的情况下，反向传播过程中不需要存储大量的cache。通过优化反向传播过程中的存储需求，可以大大减少显存的使用。具体实现方法 线性层优化 对于线性层（如全连接层或卷积层，在卷积可以看作特殊形式的全连接层时），其输出可以表示为 $y = Wx + b$ 的形式。

显存分块：将显存分成2MB的chunk。复用cache的chunk：通过复用已分配的chunk，减少临时申请显存的次数。时空图排布tensor：为每个tensor计算其生命周期在计算时间维度的offset，从而在时间上没有重叠的tensor可以复用显存。这构成了一个chunk的时空图，其中宽为size（显存大小），高为时间（计算拓扑序index）。

特殊情况优化：如ReLU激活函数，在PyTorch中可通过nn.ReLU（inplace=True）将输出覆盖保存于输入，节省显存。优化器参数占用：SGD：需2倍模型参数显存（参数+梯度）。SGD+Momentum：需3倍模型参数显存（参数+梯度+动量）。Adam：需4倍显存（参数+梯度+动量+二阶动量）。

软件优化方案降低图形设置进入游戏或图形软件设置界面，针对性调低关键参数：分辨率：从1920×1080降至1600×900或更低；纹理质量：关闭“高”或“超高”选项，选择“中”或“低”；特效：关闭动态模糊、光照渲染、环境光遮蔽等非必要效果；抗锯齿：将MSAA、TAA等模式改为FXAA或直接关闭。

减少华为MindIE启动模型显存占用量的核心方法包括模型量化、参数调整、硬件优化及结构优化，具体实施建议如下： 模型量化：降低精度换取显存效率对精度要求不高的场景，可将模型量化为int8格式加载。量化通过减少权重和激活值的位宽（如从fp32转为int8），显著降低显存需求，同时保持推理速度。

pytorchloss.backward(retain_graph=true)还是报错?

**内存管理**：`retain_graph=True`可能导致中间变量的内存占用增加，尤其是在多次反向传播或涉及大量数据时。这可能超出系统内存限制，从而导致错误。通常，我们希望在每个反向传播步骤后清理不再需要的中间计算图，以节省内存。

在使用PyTorch进行深度学习训练时，backward函数中的retain_graph=True参数在某些特定场景下是必需的，尤其是在处理多个相关联的Loss时。然而，使用retain_graph=True也会引入一些问题和注意事项，特别是与内存管理和训练稳定性相关的问题。以下是对这些问题的详细分析和相应的注意事项。

对于`Loss.backward（retain_graph=True）`的运用，参考链接提供了深入理解的途径：[1] pytorch的计算图：在使用`Loss.backward（retain_graph=True）`时，确保计算图不被立即释放，有利于后续依赖此计算图的操作。[2] pytorch 中retain_graph==True的作用：明确此参数的作用，理解在哪些情况下需要使用。

在这种情况下，retain_graph=True 可以被去掉，因为它不会对结果产生影响，而且保留计算图会消耗额外的内存。示例说明：在提供的示例中，lossbackward（retain_graph=True） 允许你对 loss2 再次调用 backward 方法，因为计算图被保留了。

使用场景：当你需要在同一个计算图上多次调用backward方法时，必须设置retain_graph=True，否则会报错，提示计算图已经被销毁。create_graph： 作用：create_graph参数允许在原有的正向计算图基础上，自动添加额外的计算图。这通常用于当你需要对某个变量求高阶导数时。

关于Pytorch中backward()函数

1、例如，考虑tensor（[， ， ]），通过backward函数计算得到的结果与数学定义相符，实验证明梯度计算遵循矩阵微积分原理。backward函数接受gradient参数，其实质是对向量的梯度计算，矩阵对向量的梯度为矩阵。若y为向量，需用雅可比矩阵表示梯度。

2、随后，我们引入了CrossEntropyLoss作为损失函数，它在多分类问题中表现良好。在损失函数之后，我们调用result.backward（）函数执行反向传播过程。观察执行结果，我们可以直观地看到，当在代码的特定行设置断点时，反向传播的输出grad初始为None。点击运行下一行按钮后，grad值会变得有值。

3、这通常发生在试图计算和反向传播通过蒸馏损失函数产生的梯度时。问题的核心在于，当使用`retain_graph=True`参数调用`loss.backward（）`时，PyTorch会保留中间计算图，这对于涉及循环或需要多次反向传播的复杂模型非常有用。然而，在某些情况下，这可能导致内存溢出或不期望的计算行为，从而引发错误。

4、在使用PyTorch进行深度学习训练时，backward函数中的retain_graph=True参数在某些特定场景下是必需的，尤其是在处理多个相关联的Loss时。然而，使用retain_graph=True也会引入一些问题和注意事项，特别是与内存管理和训练稳定性相关的问题。以下是对这些问题的详细分析和相应的注意事项。

5、PyTorch中模型forward（）正常但backward（）不正常的主要原因包括参数未启用梯度跟踪、计算图被破坏、损失计算或输入数据形状错误、优化器未正确关联参数，以及Batch Normalization层的特殊问题。 参数未启用梯度跟踪若模型参数未设置requires_grad=True，PyTorch将无法在反向传播时计算梯度。