PyTorch RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed 해결 방법

2024-07-27

PyTorch RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed 해결 방법

이 오류는 PyTorch에서 두 번 이상 backward() 함수를 호출하려고 할 때 발생합니다. backward() 함수는 역전파 알고리즘을 사용하여 모델의 학습에 사용할 기울기를 계산합니다. 한 번 backward() 함수를 호출하면 계산된 기울기가 저장되고 메모리에서 해제됩니다. 두 번 이상 backward() 함수를 호출하면 이미 해제된 기울기에 접근하려고 하여 오류가 발생합니다.

해결 방법

이 오류를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

retain_graph=True 옵션 사용

backward() 함수에 retain_graph=True 옵션을 전달하면 계산된 기울기가 메모리에서 해제되지 않습니다. 이렇게 하면 여러 번 backward() 함수를 호출할 수 있습니다.

loss.backward(retain_graph=True)

detach() 함수 사용

backward() 함수를 호출하기 전에 detach() 함수를 사용하여 계산 그래프에서 변수를 분리할 수 있습니다. detach() 함수는 변수의 값을 복사하고 새로운 변수를 생성합니다. 새로운 변수는 계산 그래프에 연결되지 않으므로 여러 번 backward() 함수를 호출해도 오류가 발생하지 않습니다.

output = model(input)
output = output.detach()
output.backward()

새로운 계산 그래프 생성

새로운 계산 그래프를 생성하면 이전 계산 그래프에서 사용된 모든 변수와 기울기가 해제됩니다. 새로운 계산 그래프를 생성하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

model = model.to('cpu')
model = model.to('cuda')

no_grad() 컨텍스트 사용

no_grad() 컨텍스트를 사용하면 계산 그래프를 추적하지 않습니다. no_grad() 컨텍스트 안에서 수행된 연산은 기울기를 계산하지 않으므로 backward() 함수를 호출해도 오류가 발생하지 않습니다.

with torch.no_grad():
    output = model(input)
    loss = loss_fn(output, target)

loss.backward()

참고:

retain_graph=True 옵션을 사용하면 메모리 사용량이 증가할 수 있습니다.
detach() 함수를 사용하면 계산 그래프의 구조가 변경될 수 있습니다.
새로운 계산 그래프를 생성하면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.
no_grad() 컨텍스트를 사용하면 모델 학습에 영향을 줄 수 있습니다.

PyTorch RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed 예제 코드

import torch

# 모델 정의
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 모델 생성
model = Model()

# 입력 데이터 생성
input = torch.randn(1)

# 출력 계산
output = model(input)

# 손실 계산
loss = torch.nn.MSELoss()(output, torch.tensor([1.]))

# 역전파 수행
loss.backward()

# 다시 역전파 수행하려고 하면 오류 발생
loss.backward()

이 코드를 실행하면 다음과 같은 오류가 발생합니다.

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time.

오류 해결

다음 코드는 앞서 설명한 방법을 사용하여 오류를 해결하는 예제입니다.

# 1. retain_graph=True 옵션 사용

loss.backward(retain_graph=True)

# 2. detach() 함수 사용

output = output.detach()
output.backward()

# 3. 새로운 계산 그래프 생성

model = model.to('cpu')
model = model.to('cuda')

# 4. no_grad() 컨텍스트 사용

with torch.no_grad():
    output = model(input)
    loss = loss_fn(output, target)

loss.backward()