pytorch中retain_graph==True的作用说明

在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们经常需要调整模型的超参数或者添加新的训练的参数，而这样的改动往往需要重新构建计算图（Computation Graph），这时候就需要设置retain_graph参数来保存计算图。

retain_graph参数

我们知道，PyTorch在进行前向传播和反向传播时都是通过计算图来实现的。计算图是由模型的输入和参数构成的一个图结构，前向传播时每个节点都会计算输出结果，而反向传播时每个节点都会计算梯度信息。因此，当我们需要多次进行反向传播时，必须设置retain_graph参数为True来保留计算图，否则会因为计算图被释放而导致反向传播失败。

retain_graph参数是一个bool类型的参数，用来设置是否保留计算图。默认情况下，retain_graph参数是False，即默认情况下每次反向传播结束后，计算图都会被清除，而再次进行反向传播时需要重新生成计算图。当retain_graph参数被设置为True时，则会保留计算图，这样可以使得后续的反向传播操作可以直接利用已经保存好的计算图。

示例说明

假设我们有一个简单的神经网络，该网络只有一个全连接层，经过该层得到的输出作为输出结果，如下所示：

import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10,1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

现在我们使用该网络进行简单的模型训练。

示例1：

# 构造数据集
data = torch.randn((100,10))
target = torch.randn((100,1))

# 创建模型和优化器
net = Net()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01)

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for i in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    out = net(data)
    loss = criterion(out, target)
    loss.backward(retain_graph=True)
    optimizer.step()

在上述代码中，我们训练了一个10个epoch的神经网络，其中每次反向传播时设置了retain_graph=True，这样就可以保留计算图，使得后续的反向传播操作可以直接利用已经保存好的计算图。

示例2：

# 构造数据集
data = torch.randn((100,10))
target = torch.randn((100,1))

# 创建模型和优化器
net = Net()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01)

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for i in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    for j in range(5):
        out = net(data[j:j+1])
        loss = criterion(out, target[j:j+1])
        loss.backward(retain_graph=True)
    optimizer.step()

在上述代码中，我们训练了一个10个epoch的神经网络，其中每次反向传播时对5个数据进行了计算，这样也需要设置retain_graph=True来保存计算图，使得后续的反向传播操作可以直接利用已经保存好的计算图。

总之，在PyTorch中，如果需要多次进行反向传播，或者需要使用多个分支的计算图，就需要在反向传播时设置retain_graph=True来保存计算图。