解决Pytorch自定义层出现多Variable共享内存错误问题

错误信息:

RuntimeError: in-place operations can be only used on variables that don't share storage with any other variables, but detected that there are 4 objects sharing it

自动求导是很方便, 但是想想, 如果两个Variable共享内存, 再对这个共享的内存的数据进行修改, 就会引起错误!

一般是由于 inplace操作或是indexing或是转置. 这些都是共享内存的.

 @staticmethod
 def backward(ctx, grad_output):
  ind_lst = ctx.ind_lst
  flag = ctx.flag

  c = grad_output.size(1)
  grad_former_all = grad_output[:, 0:c//3, :, :]
  grad_latter_all = grad_output[:, c//3: c*2//3, :, :]
  grad_swapped_all = grad_output[:, c*2//3:c, :, :]

  spatial_size = ctx.h * ctx.w

  W_mat_all = Variable(ctx.Tensor(ctx.bz, spatial_size, spatial_size).zero_())
  for idx in range(ctx.bz):
   W_mat = W_mat_all.select(0,idx)
   for cnt in range(spatial_size):
    indS = ind_lst[idx][cnt] 

    if flag[cnt] == 1:
     # 这里W_mat是W_mat_all通过select出来的, 他们共享内存.
     W_mat[cnt, indS] = 1

   W_mat_t = W_mat.t()

   grad_swapped_weighted = torch.mm(W_mat_t, grad_swapped_all[idx].view(c//3, -1).t())
   grad_swapped_weighted = grad_swapped_weighted.t().contiguous().view(1, c//3, ctx.h, ctx.w)
   grad_latter_all[idx] = torch.add(grad_latter_all[idx], grad_swapped_weighted.mul(ctx.triple_w))

由于 这里W_mat是W_mat_all通过select出来的, 他们共享内存. 所以当对这个共享的内存进行修改W_mat[cnt, indS] = 1, 就会出错. 此时我们可以通过clone()将W_mat和W_mat_all独立出来. 这样的话, 梯度也会通过 clone()操作将W_mat的梯度正确反传到W_mat_all中.

 @staticmethod
 def backward(ctx, grad_output):
  ind_lst = ctx.ind_lst
  flag = ctx.flag

  c = grad_output.size(1)
  grad_former_all = grad_output[:, 0:c//3, :, :]
  grad_latter_all = grad_output[:, c//3: c*2//3, :, :]
  grad_swapped_all = grad_output[:, c*2//3:c, :, :]

  spatial_size = ctx.h * ctx.w

  W_mat_all = Variable(ctx.Tensor(ctx.bz, spatial_size, spatial_size).zero_())
  for idx in range(ctx.bz):
   # 这里使用clone了
   W_mat = W_mat_all.select(0,idx).clone()
   for cnt in range(spatial_size):
    indS = ind_lst[idx][cnt]

    if flag[cnt] == 1:
     W_mat[cnt, indS] = 1

   W_mat_t = W_mat.t()

   grad_swapped_weighted = torch.mm(W_mat_t, grad_swapped_all[idx].view(c//3, -1).t())
   grad_swapped_weighted = grad_swapped_weighted.t().contiguous().view(1, c//3, ctx.h, ctx.w)

   # 这句话删了不会出错, 加上就吹出错
   grad_latter_all[idx] = torch.add(grad_latter_all[idx], grad_swapped_weighted.mul(ctx.triple_w))

但是现在却出现 4个objects共享内存. 如果将最后一句话删掉, 那么则不会出错.

如果没有最后一句话, 我们看到

grad_swapped_weighted = torch.mm(W_mat_t, grad_swapped_all[idx].view(c//3, -1).t())

grad_swapped_weighted = grad_swapped_weighted.t().contiguous().view(1, c//3, ctx.h, ctx.w)

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