PyTorch autograd - 只能为标量输出隐式创建grad

Question

我使用的是autograd在工具PyTorch ，并发现自己在一个情况下，我需要通过一个整数索引的方式来访问一维张量的值。 像这样的东西：

def basic_fun(x_cloned):
    res = []
    for i in range(len(x)):
        res.append(x_cloned[i] * x_cloned[i])
    print(res)
    return Variable(torch.FloatTensor(res))


def get_grad(inp, grad_var):
    A = basic_fun(inp)
    A.backward()
    return grad_var.grad


x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3, 4, 5]), requires_grad=True)
x_cloned = x.clone()
print(get_grad(x_cloned, x))

我收到以下错误消息：

[tensor(1., grad_fn=<ThMulBackward>), tensor(4., grad_fn=<ThMulBackward>), tensor(9., grad_fn=<ThMulBackward>), tensor(16., grad_fn=<ThMulBackward>), tensor(25., grad_fn=<ThMulBackward>)]
Traceback (most recent call last):
  File "/home/mhy/projects/pytorch-optim/predict.py", line 74, in <module>
    print(get_grad(x_cloned, x))
  File "/home/mhy/projects/pytorch-optim/predict.py", line 68, in get_grad
    A.backward()
  File "/home/mhy/.local/lib/python3.5/site-packages/torch/tensor.py", line 93, in backward
    torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph)
  File "/home/mhy/.local/lib/python3.5/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 90, in backward
    allow_unreachable=True)  # allow_unreachable flag
RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

我一般来说，有点怀疑如何使用克隆版本的变量来保持该变量在梯度计算中。 变量本身实际上不用于计算A ，所以当你调用A.backward() ，它不应该是该操作的一部分。

感谢您对此方法的帮助，或者是否有更好的方法可以避免丢失渐变历史记录，并且仍然使用requires_grad=True通过1D张量进行索引！

**编辑（9月15日）：**

res是包含1到5的平方值的零维张量列表。要在包含[ return Variable(torch.FloatTensor(res)) ，...，25.0]的单张量中连接，我将return Variable(torch.FloatTensor(res))更改为torch.stack(res, dim=0) ，它产生tensor([ 1., 4., 9., 16., 25.], grad_fn=<StackBackward>) 。

但是，我收到了由A.backward()行引起的这个新错误。

Traceback (most recent call last):
  File "<project_path>/playground.py", line 22, in <module>
    print(get_grad(x_cloned, x))
  File "<project_path>/playground.py", line 16, in get_grad
    A.backward()
  File "/home/mhy/.local/lib/python3.5/site-packages/torch/tensor.py", line 93, in backward
    torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph)
  File "/home/mhy/.local/lib/python3.5/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 84, in backward
    grad_tensors = _make_grads(tensors, grad_tensors)
  File "/home/mhy/.local/lib/python3.5/site-packages/torch/autograd/__init__.py", line 28, in _make_grads
    raise RuntimeError("grad can be implicitly created only for scalar outputs")
RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

Answer 1

在basic_fun函数中，res变量已经是一个torch-autograd-Variable，你不需要再次转换它。 恕我直言

def basic_fun(x_cloned):
    res = []
    for i in range(len(x)):
        res.append(x_cloned[i] * x_cloned[i])
    print(res)
    #return Variable(torch.FloatTensor(res))
    return res[0]

def get_grad(inp, grad_var):
    A = basic_fun(inp)
    A.backward()
    return grad_var.grad


x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3, 4, 5]), requires_grad=True)
x_cloned = x.clone()
print(get_grad(x_cloned, x))

Answer 2

我将basic_fun更改为以下内容，这解决了我的问题：

def basic_fun(x_cloned):
    res = torch.FloatTensor([0])
    for i in range(len(x)):
        res += x_cloned[i] * x_cloned[i]
    return res

此版本返回标量值。