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【就看这一篇就行】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [256]] is at version 4; expected version 3 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).

针对网上搜到的以下办法均无效的情况：

1）找到网络模型中的 inplace 操作，将inplace=True改成 inplace=False，例如torch.nn.ReLU(inplace=False)

2）将代码中的“a+=b”之类的操作改为“c = a + b”

3）将loss.backward()函数内的参数retain_graph值设置为True, loss.backward(retain_graph=True)，如果retain_graph设置为False，计算过程中的中间变量使用完即被释放掉。

↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑以上方案无效↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑

↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓正确解决方案如下↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

1、问题描述：

提示在 loss.backward()报错

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [256]] is at version 4; expected version 3 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).

2、问题分析

在用PyTorch进行分布式训练时，遇到以上错误。

日志的大概意思是用于梯度计算的变量通过inplace操作被修改。网上的一些解决方法基本是检查模型定义中是否有inplace=True 设置以及+=操作符。但是这两种方案都不能解决遇到的问题。

经过一些调试发现，只有当某些特定情况下才会触发此报错。下面结合一个对比学习的例子（并不是完整的脚本）来简单描述：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50
def main():
    model = resnet50(num_classes=256).cuda()
    model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, 
                                                device_ids=[args.local_rank], 
                                                find_unused_parameters=True)
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),
                                lr=0.001,
                                momentum=0.99,
                                weight_decay=1e-4)
    for i in range(10):
        input0 = torch.randn((4, 3, 224, 224), dtype=torch.float32).cuda()
        input2 = torch.randn((4, 3, 224, 224), dtype=torch.float32).cuda()
        out1 = model(input0)
        out2 = model(input1)
        loss = criterion(out1, out2)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
if __name__ == '__main__':
    main()

经过调试发现，当使用nn.DataParallel并行训练或者单卡训练均可正常运行；另外如果将两次模型调用集成到model中，即通过out1, out2 = model(input0, input1) 的方式在分布式训练下也不会报错。

由此可以猜测：在分布式训练中，如果对同一模型进行多次调用则会触发以上报错，即

nn.parallel.DistributedDataParallel方法封装的模型，forword()函数和backward()函数必须交替执行，如果执行多个（次）forward()然后执行一次backward()则会报错。

那么解决此问题的入手点则可以聚焦到nn.parallel.DistributedDataParallel接口上。 通过查询PyTorch官方文档发现此接口下的两个参数：

- find_unused_parameters: 如果模型的输出有不需要进行反向传播的，此参数需要设置为True；
若你的代码运行后卡住不动，基本上就是该参数的问题。
- broadcast_buffers: 该参数默认为True，设置为True时，在模型执行forward之前，gpu0会把
buffer中的参数值全部覆盖到别的gpu上。

问题基本可以定位出来了，即broadcast_buffers=True导致参数被覆盖修改。

3、解决办法

# 在该出错文件上找到被调用的DistributedDataParallel()，将broadcast_buffers设置为False
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, 
                                             device_ids=[args.local_rank], 
                                             broadcast_buffers=False,
                                             find_unused_parameters=True)

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [2048]] is at version 4; expected version 3 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).