如何解决报错one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

　　参考资料：

　　https://discuss.pytorch.org/t/what-is-in-place-operation/16244

　　https://blog.csdn.net/qq_35056292/article/details/116695219

　　参考资料二已经说明了问题，对我的情况是使用了+=运算符从而导致了报错。

　　比如：cost是ReLU函数的运算结果，按照正常的发展来看，cost会参与其他变量的计算，比如 f = cost + value，然后对f进行反向传播。

　　但是如果使用了这种计算方式：cost += A，pytorch会认为这是一个inplace的操作，从而cost的值就发生了变化（在原来的内存空间里，所谓inplace）

　　这样在反向传播的时候pytorch就会检测出cost发生了变化，就会报错。

　　解决方案是使用其他的方式，比如result = cost + A，后文再用result参与运算就好了。

标签：gradient,inplace,needed,pytorch,cost,报错,result,operation
来源： https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/16485705.html