PyTorch:尝试再次向后遍历图形，但缓冲区已被释放。指定retain_graph=True
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。在PyTorch中，当我们进行反向传播时，需要通过计算图来计算梯度。在某些情况下，我们可能需要多次使用计算图来计算梯度，这就需要使用到retain_graph=True参数。
当我们尝试再次向后遍历图形时，如果没有指定retain_graph=True，缓冲区会被释放，导致无法再次计算梯度。通过指定retain_graph=True，我们可以保留计算图的缓冲区，使得可以多次使用计算图来计算梯度。
这个参数在以下情况下可能会被使用到：
- 当我们需要多次使用计算图来计算梯度时，例如在训练循环中进行多次反向传播。
- 当计算图中存在多个分支，每个分支都需要计算梯度时，可以使用
retain_graph=True来保留计算图的缓冲区。
然而，需要注意的是，过多地使用retain_graph=True可能会导致内存占用过高，因此在使用时需要谨慎考虑。
腾讯云提供了一系列与PyTorch相关的产品和服务，其中包括：
- AI引擎：提供了高性能的AI推理服务，支持PyTorch等多种深度学习框架。
- 弹性GPU服务：提供了弹性的GPU计算能力，适用于深度学习等计算密集型任务。
- 容器服务：提供了高性能的容器集群管理服务，可以方便地部署和管理PyTorch模型。
以上是腾讯云提供的一些与PyTorch相关的产品和服务，可以根据具体需求选择适合的产品来支持PyTorch的开发和部署。
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我知道，在使用loss.backward()时，如果有多个网络和多个损失函数，我们需要指定retain_graph=True，以分别优化每个网络。但是，即使指定(或不指定)此参数，我也会遇到错误。以下是重现此问题的MWE (在PyTorch 1.6上)。 import torch
from torch import nn
from torch import optim
torch.autograd.set_detect_anomaly(True)
class GRU1(nn.Module):
def __init__(self):
super(GRU1, self
浏览 45提问于2020-10-14得票数 3
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这是我在处理一些合成数据时收到的错误消息。我有点困惑，因为错误仍然存在，尽管我做了我被建议做的事情。这可能与我没有指定批处理的事实有关吗？使用PyTorch数据集可以缓解这个问题吗？ 以下是我的代码(我是PyTorch新手，现在才开始学习) --它应该是可重现的： 数据创建： x, y = np.meshgrid(np.random.randn(100) , np.random.randn(100))
z = 2 * x + 3 * y + 1.5 * x * y - x ** 2 - y**2
X = x.ravel().reshape(-1, 1)
Y = y.ravel().r
浏览 25提问于2020-06-16得票数 0
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我在使用pytorch实现GRU网络时遇到了一个问题： 我的代码如下： import torch
class GRU_model(torch.nn.Module):
def __init__(self, device):
super(GRU_model, self).__init__()
self.h = torch.randn((1,1,5), device=device, dtype=torch.float)
self.GRU_1 = torch.nn.GRU(input_size=5, hidden_size=5)
浏览 129提问于2021-04-06得票数 0
这些天我正在学习PyTorch，而backward()功能真的让我很困惑。让我们直接谈谈我的问题：
我定义了一些张量和操作：
```javascript
导入手电筒
X= torch.ones(2,5，requires_grad=True)
Y=x+2
Z= x*x
Y= torch.mean(y)
Z= torch.mean(z)
如果我运行这个：
y.backward(torch.ones(2,5))
z.backward(torch.ones(2,5))
没有发生错误。
但是，如果我运行这个：
Y.backward()
Z.backward()
我得到了：
RuntimeErr
浏览 0提问于2018-12-02得票数 4
我使用torch.autograd.grad()函数来计算两个损失函数的梯度(用于平衡这两个损失的权重)，
loss1_grads = torch.autograd.grad(loss1, model.parameters(), retain_graph=True)
loss2_grads = torch.autograd.grad(loss2, model.parameters(), retain_graph=True)
.....
loss = loss1+alpha*loss2#alpha related to loss1_grads and loss2_grads
loss.back
浏览 4提问于2022-10-25得票数 -1
我想为几个损失函数计算模型的梯度。
我想知道用retain_graph=True计算连续的retain_graph=True调用是便宜的还是昂贵的。
理论上，我认为第一次调用应该比第一次调用慢，因为计算图不需要重新计算，但是只需要进行几个矩阵乘法。
在实践中，我发现很难进行基准测试。
我的代码：
# Code in file nn/two_layer_net_nn.py
import torch
D_in = 40
model = torch.load('model.pytorch')
device = torch.device('cpu')
def loss
浏览 1提问于2018-09-24得票数 2
我想要优化一个序列在一个for循环中使用Pytorch Autograd。我正在使用LBFGS。
loss = 0.0
for i in range(10):
x = f(x,z[i])
loss = loss + mse_loss(x,x_GT)
假设序列长度为10。我想要优化x z**(z 以及z**(z是张量数组)，这些都是可学习的参数。**注意，x将在循环中更新。
x_GT是地面真实数据。
要运行这个，我必须打开：
loss.backward(retain_graph=True)
是否有更好的方法(使其运行得更快)？
浏览 3提问于2021-07-24得票数 1
以下是我正在尝试实现的内容：
像往常一样，我们根据F(X)计算损失。但我们也定义了“对抗性损失”，它是基于F(X + e)的损失。e被定义为dF(X)/dX乘以某个常量。损失和对抗性损失都被反向传播为总损失。
在tensorflow中，这部分(获取dF(X)/dX)可以像下面这样编码：
grad, = tf.gradients( loss, X )
grad = tf.stop_gradient(grad)
e = constant * grad
下面是我的pytorch代码：
class DocReaderModel(object):
def __init__(self,
浏览 1提问于2018-07-29得票数 4
假设我有一个简单的隐藏层网络，我正在以典型的方式进行培训：
for x,y in trainData:
optimizer.zero_grad()
out = self(x)
loss = self.lossfn(out, y)
loss.backward()
optimizer.step()
这如预期的那样工作，但是如果我预先分配和更新输出数组，则会得到一个错误：
out = torch.empty_like(trainData.tensors[1])
for i,(x,y) in en
浏览 0提问于2019-03-20得票数 4
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我正面临一个问题，在pytorch ()函数中，下面是我的代码
c = torch.empty(4)
a = torch.tensor(2.,requires_grad=True)
b = torch.tensor(3.,requires_grad=True)
c[0] = a*2
#c[0]:tensor(4., grad_fn=<SelectBackward>)
#c:tensor([4.0000e+00, 3.1720e+00, 1.0469e-38, 9.2755e-39], grad_fn=<CopySlices>)
c[0].backward()
浏览 2提问于2022-03-09得票数 3
我是一名学生，同时也是Python和PyTorch的初学者。我有一个非常基本的神经网络，我遇到了上述的RunTimeError。再现错误的代码如下：
import torch
from torch import nn
from torch import optim
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
# Ensure Reproducibility
torch.manual_seed(0)
# Data Generation
x = torch.randn((100,1), requires_gr
浏览 1提问于2020-04-03得票数 2
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如何在第二次调用.backward()之前清除梯度。
RuntimeError:尝试第二次向后遍历图，但是保存的中间结果已经被释放了。在第一次向后调用时指定retain_graph=True。
a = torch.tensor([2.0], requires_grad = True)
b = torch.tensor([2.0], requires_grad = True)
d = torch.tensor([2.0], requires_grad = True)
c=a*b
c.backward()
e = d*e
e.backward(retain_graph=True)
我试过这样做
浏览 0提问于2020-12-09得票数 0
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在运行代码片段(PyTorch 1.7.1；Python3.8)时，
import numpy as np
import torch
def batch_matrix(vector_pairs, factor=2):
baselen = len(vector_pairs[0]) // factor
split_batch = []
for j in range(factor):
for i in range(factor):
start_j = j * baselen
end_j = (j+1) * b
浏览 3提问于2021-09-26得票数 1
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另一位PyTorch新手试图理解他们的计算图形和自动图。
我正在学习以下关于势能和相应力的模型。
model = nn.Sequential(
nn.Linear(1, 32),
nn.Linear(32, 32), nn.Tanh(),
nn.Linear(32, 32), nn.Tanh(),
nn.Linear(32, 1)
)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss = nn.MSELoss()
# generate data
r = torch.linspace(0.95, 3, 5
浏览 5提问于2022-08-08得票数 2
我使用PyTorch来执行一个优化问题，该优化问题是找到一组权重w，以便x (sum(w * x) / sum(w))的加权平均值可以用来估计一些变量，y说。
下面是我pytorch的“模型”，
dtype = torch.float
device = torch.device('cpu')
class WAvg(nn.Module):
def __init__(self, p):
super(WAvg, self).__init__()
self.p = p
self.q = nn.Parameter(torch.ra
浏览 1提问于2020-08-29得票数 0
正如所指出的，
如果您甚至想对图的某个部分执行两次反向操作，则需要在第一次传递时传入retain_graph = True。
但是，我发现下面的代码片段实际上没有工作。我用的是吡咯烷酮-0.4
x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
y = x + 2
y.backward(torch.ones(2, 2)) # Note I do not set retain_graph=True
y.backward(torch.ones(2, 2)) # But it can still work!
print x.grad
产出：
tensor([[
浏览 0提问于2018-09-23得票数 4
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如果我需要通过神经网络反向传播两次，并且我没有使用retain_graph=True，我会得到一个错误。
为什么？我意识到保持用于第一个反向传播的中间变量在第二个反向传播中重用是很好的。然而，为什么不简单地重新计算它们，就像最初在第一次反向传播中计算它们一样？
浏览 0提问于2019-08-11得票数 0
1回答
我正在尝试使用Pytorch进行非凸优化，试图最大限度地实现我的目标(在SGD中最小化)。我希望绑定我的因变量x> 0，并且我的x值之和小于1000。
我认为我的惩罚是正确的，以坡道惩罚的形式实现，但我正在与x变量的界限斗争。在Pytorch中，您可以使用clamp设置边界，但在这种情况下似乎不合适。我认为这是因为optim需要在引擎盖下自由的渐变。完整的工作示例：
import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
def objective(x, a, b, c): # Want to maxi
浏览 5提问于2019-12-05得票数 3
我经常遇到这样的错误：
RuntimeError:尝试第二次向后遍历图形，但是缓冲区已经被释放了。在第一次向后调用时指定retain_graph=True。
我已经搜索了Pytorch论坛，但仍然找不出我在定制丢失功能中做错了什么。我的模型是nn.GRU，下面是我的自定义丢失函数：
def _loss(outputs, session, items): # `items` is a dict() contains embedding of all items
def f(output, target):
pos = torch.from_numpy(np.ar
浏览 1提问于2018-01-16得票数 46
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我有一个PyTorch计算图，它由一个执行某些计算的子图组成，这个计算的结果(让我们称之为x)然后被分支成另外两个子图。这两个子图中的每一个都会产生一些标量结果(让我们称它们为y1和y2)。我想为这两个结果中的每一个做一个反向传递(也就是说，我想要累积两个子图的梯度。我不想执行实际的优化步骤)。
现在，由于内存是这里的一个问题，我想按照以下顺序执行这些操作:首先，计算x。然后，计算x**，，并执行y1.backward()，同时(这是关键点)保留导致 y1.的图，但将图从** x 释放到y1.然后，计算y2，并执行y2.backward()。
换句话说，为了节省内存而不牺牲太多的速度，我想保持
浏览 1提问于2018-06-07得票数 2
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我正在尝试用pytorch复制代码。然而，我在自动评分功能上遇到了一些问题。我遇到了以下运行时错误。 RuntimeError:尝试第二次向后遍历图形 代码如下： for epoch in range(num_epochs):
# Assuming the number of examples can be divided by the batch size, all
# the examples in the training data set are used once in one epoch
# iteration. The features and tags
浏览 19提问于2019-10-02得票数 0
所以当我先运行cuda.select_device(0)，然后运行cuda.close()。Pytorch不能再次访问图形处理器，我知道有办法让PyTorch可以再次使用图形处理器，而不必重新启动内核。但我忘了怎么做了。还有人知道吗？
from numba import cuda as cu
import torch
# random tensor
a=torch.rand(100,100)
#tensor can be loaded onto the gpu()
a.cuda()
device = cu.get_current_device()
device.reset()
#
浏览 1提问于2020-01-30得票数 10
我想回溯不止一个样本。这意味着在PyTorch中不止一次损失。我想在一个特定的时间戳做这件事。我正在努力做到这一点：
losso = 0
for g, logprob in zip(G, self.action_memory):
losso += -g * logprob
self.buffer.append(losso)
if (self.game_counter > self.pre_training_games):
for element in self.buffer:
浏览 0提问于2020-05-24得票数 0
我需要多次反向传播我的神经网络，所以我设置了backward(retain_graph=True)。
然而，这导致了
RuntimeError:库达内存不足
我不明白这是为什么。
变量的数量或权重是否翻了一番？不管backward()被调用了多少次，使用的内存量不应该保持不变吗？
浏览 0提问于2019-08-01得票数 1
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1回答
我试图通过实现求解x= cos(x)的牛顿方法来了解PyTorch是如何工作的。下面是一个有效的版本：
x = Variable(DoubleTensor([1]), requires_grad=True)
for i in range(5):
y = x - torch.cos(x)
y.backward()
x = Variable(x.data - y.data/x.grad.data, requires_grad=True)
print(x.data) # tensor([0.7390851332151607], dtype=torch.float64)
浏览 1提问于2019-01-22得票数 2
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我尝试用jupyter notebook运行pytorch代码，得到了这个错误。
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.23 GiB already allocated; 18.83 MiB free; 1.25 GiB reserved in total by PyTorch)
我已经找到答案了。最重要的是减少批量大小。我已经尝试将批处理大小从20减少到10，再减少到2和1。现在仍然无法运行代码
我的图形处理器是Quadro p620
浏览 0提问于2020-06-17得票数 4
1回答
我有一个特殊的用例，我必须将推理和反向传播分开:我必须推断所有图像和切片输出为批，然后是批后传播批。我不需要更新我的网络权重。
我修改了的代码片段，以模拟我的问题：j是一个变量，用来表示由我自己的逻辑返回的索引，我想要一些变量的梯度。
for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# get the inputs
inputs, labels = data
inputs.re
浏览 0提问于2018-12-19得票数 6
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我使用python多处理来并行运行8个pytorch进程(针对8个CPU核心和8个GPU线程)。但它消耗了48个GPU和24+图形处理器线程。谁有一些关于如何将48个CPU和24+图形处理器减少到8个CPU核心和8个GPU线程的线索？ htop screenshot (py38) [ec2-user@ip current]$ nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 450.119.03 Driver Version: 45
浏览 43提问于2021-07-13得票数 0
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我目前正在使用PyTorch运行一个深度学习程序，并希望为特定的张量释放图形处理器内存。
我想过像del和torch.cuda.empty_cache()这样的方法，但是del似乎不能正常工作(我甚至不确定它是否释放了内存)，torch.cuda.empty_cache()似乎释放了所有未使用的内存，但我只想为一个特定的张量释放内存。
PyTorch中是否有提供此功能的功能？
提前谢谢。
浏览 2提问于2019-11-19得票数 2
我正在尝试使用torch.autograd.grad在PyTorch中计算矩阵导数，但是我遇到了一些问题。下面是一个重现错误的最小工作示例。 theta = torch.tensor(np.random.uniform(low=-np.pi, high=np.pi), requires_grad=True)
rot_mat = torch.tensor([[torch.cos(theta), torch.sin(theta), 0],
[-torch.sin(theta), torch.cos(theta), 0]],
浏览 57提问于2020-08-16得票数 2
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1回答
我正在使用Apache运行Java服务器，并对其进行分析，我发现内存(Old )总是在增长，如下图所示：
图形末尾的急剧下降是因为我点击了“执行GC”。
我知道这里有个记忆漏洞。因此，我运行了一个检漏器()，它报告如下：
"“加载的一个"com.sun.jmx.remote.internal.ArrayNotificationBuffer”实例占用7,844,208字节(77.22%)字节。
我自己从来不使用这个类，所以我假设Apache在内部使用这个类。我还发现ArrayNotificationBuffer内存泄漏。
所以我对此有一些疑问：
为
浏览 2提问于2014-06-20得票数 2
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1回答
我试图运行以下代码：
我只修改了dataloader，并将其转换为与我的数据兼容。在尝试运行它时，我会得到以下错误：
跟踪(最近一次调用)：
loss_D_A.backward()中的"models/CycleGANs/train“文件，第150行
文件"/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/tensor.py"，第221行，在向后torch.autograd.backward(self，渐变，retain_graph，create_graph)
文件"/opt/conda/lib/python3.8/site
浏览 2提问于2020-11-28得票数 1
使用ALSA播放音频，在调用snd__pcm__writei，之后，我可以立即释放声音示例缓冲区吗?还是需要等到声音播放结束后才能释放示例缓冲区？
例如：
unsigned short *buffer;
buffer = malloc(size of sample to play);
...load data into buffer...
snd_pcm_writei (playback_handle, buffer, size of sample)
free(buffer)
浏览 10提问于2009-08-22得票数 2
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我正在编写pytorch模型的C版本，以便在我的特殊硬件上运行它。到目前为止，除了每个batchnorm层中的running_mean和running_var之外，一切看起来都很正常。
我们有一个用于转储所有named_parameters的python代码，但对running_stats没有任何作用，尽管我们需要在转发计算中使用它。
那么，有没有一种方法可以用某种内置功能来丢弃它呢？我搜索了pytorch医生，我的任务没有帮助。否则，我可能需要编写一段regexp代码来识别和转储它们。
非常感谢。/Patrick
for name, param in model.named_paramete
浏览 2提问于2019-09-22得票数 2
我得到了像title....and一样的错误，我找到了一些答案，所以我尝试了retain_graph=True，但是它不起作用。也许我的代码有另一个问题(它发生在loss_actor.backward(retain_grah....)中)
q = torch.zeros(len(reward))
q_target = torch.zeros(len(reward))
for j, r in enumerate(reward):
q_target[j] = self.critic_network(torch.transpose(next_state[j], 0, 1), self.act
浏览 0提问于2021-03-17得票数 0
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我正在使用托管dx9编写一个MDI应用程序。
当我创建设备时，我传入了一个控件。
如果我传入一个MDI子窗口(或者更具体地说，是MDI子窗口中的一个控件)，一切都可以正常呈现。我可以创建新的子MDI窗口，并分别绘制到每个窗口。我可以关闭任何新窗口，没问题。但是如果我关闭原始子窗口，Device.Clear()会抛出一个异常(空引用异常-设备已被释放)。
或者，我可以将Form1传递给设备构造函数。现在我可以随心所欲地打开和关闭任意多的子窗口，而不会得到异常，但现在渲染分辨率不是很正确-图形不像我将子窗口传递给设备构造函数时那样清晰。
所以我的第一个问题是:我可以在构造设备时指定分辨率吗？我应该
浏览 3提问于2009-07-09得票数 0
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1回答
WGAN-GP自选图中的内存泄漏
、、、、
我想使用WGAN，当我运行代码时，它会给出一个错误：
def calculate_gradient_penalty(real_images, fake_images):
t = torch.rand(real_images.size(0), 1, 1, 1).to(real_images.device)
t = t.expand(real_images.size())
interpolates = t * real_images + (1 - t) * fake_images
interpolates.requires_grad_(True)
di
浏览 8提问于2021-09-08得票数 0
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1回答
在PyTorch中，有两种计算第二梯度的方法。第一种方法是使用torch.autograd.grad函数，第二种方法是使用backward函数。我用下面的例子来说明它：
方法1：
x=torch.tensor([3.0], requires_grad=True)
y = torch.pow(x, 2)
grad_1 = torch.autograd.grad(y, x, create_graph=True)
print(grad_1[0].item())
grad_2 = torch.autograd.grad(grad_1[0], x)
print(grad_2)
结果对我来说是有意义的，函
浏览 68提问于2021-05-18得票数 1
当PyTorch中的Cuda变量被分配一个新值时，它再次成为一个CPU变量(如下面的代码所示)。在这种情况下，以前GPU上的变量所持有的内存是否被自动释放？
import torch
t1 = torch.empty(4,5)
if torch.cuda.is_available():
t1 = t1.cuda()
print(t1.is_cuda)
t1 = torch.empty(4,5)
print(t1.is_cuda)
上述代码的输出如下：
True
False
浏览 7提问于2020-08-23得票数 4
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在使用图形处理器训练PyTorch模型后，我可以使用保存的权重在TPU上继续训练模型吗？
浏览 6提问于2021-09-25得票数 0
我有一个中等大小的张量x，在这个中等大小的张量上，一个计算量很大的函数(向前和向后)q被用来获得另一个中等大小的张量y。 使用y i评估产生标量的许多函数，它们在计算上并不是特别昂贵，但是使用大的内部状态会导致torch的计算图很大。 现在我想用下面的方法计算x上的梯度 y = q(x)
for f in functions
res += f(y)
res.backward() 这种实现的问题是保留了所有函数f的图形。这会导致总内存使用量呈爆炸式增长。 另一种可能性是计算 y = q(x)
for f in functions
partial = f(y)
pa
浏览 12提问于2021-02-09得票数 0
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我正在尝试为我正在创建的OpenGL游戏录制一段游戏视频。我能够捕获3D场景图形(渲染到自定义帧缓冲区)，但无法捕获GUI图形(渲染到默认后台缓冲区)。 无论游戏是全屏运行还是窗口运行，OBS、Bandicam和FRAPS (都在Windows上)的行为都是一样的。切换覆盖捕捉不会更改行为。 是什么导致了这种情况？
浏览 18提问于2021-07-22得票数 0
我搞错了，上面写着
调试断言失败，检测到热损坏
就像我的程序里一切都很好，但是我得到了那个错误。这里的内存泄漏在哪里？我必须释放内存，因为我的函数需要返回指针。
我的代码：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int *dynamic_reader(unsigned int n) {
/*making new array and checking if allocation succeeded*/
int *mem;
mem = malloc
浏览 0提问于2018-02-21得票数 0
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2回答
执行空闲后进程的内存使用行为
、、、、
我有一个正在执行内存使用分析的应用程序。我用一些数据加载应用程序，应用程序是这样的:缓存(以一些哈希表和其他数据结构的形式存储，比如一些记录)。对于存储在内存中的每个记录，应用程序使用malloc/calloc分配内存。经过一段时间后，这些记录中大约80%的超时时间和应用程序释放了为这些记录分配的内存。为了检查应用程序的内存使用情况，我在后台运行了一个脚本来捕获top和“空闲-m”的输出，并绘制了一个图表，以查看系统的内存使用情况如下。该图显示了由行"-/+ -m/cache“下的"free -m”打印的值中所显示的趋势，其中使用和使用了列。我原以为，当应用程序释放内存时，以前
浏览 4提问于2014-08-26得票数 5
回答已采纳
我正在使用场景图形组件在Roku应用程序上工作。在我的应用程序中，第一次正确加载图片(海报)，但当我向下滚动和向上滚动时，图像(海报)无法加载。我观察到，只有当图像很重时才会发生这种情况。请提出解决问题的建议。
浏览 0提问于2016-12-26得票数 0
2回答
假设我们有一个这样的函数：
def trn_l(totall_lc, totall_lw, totall_li, totall_lr):
self.model_large.cuda()
self.model_large.train()
self.optimizer_large.zero_grad()
for fb in range(self.fake_batch):
val_x, val_y = next(self.valid_loader)
浏览 4提问于2020-07-29得票数 2
1回答
我正在学习如何在XNA4.0中使用VertexBuffers。我可以渲染线框形状，我可以渲染纹理形状。但是，我在同时渲染它们时遇到了一些困难。我正在像这样初始化缓冲区：
vertexBuffer1 = new VertexBuffer(graphics.GraphicsDevice, vertexDeclarationWireframe, numPointsWireframe, BufferUsage.None);
vertexBuffer1.SetData<VertexPositionColor>(pointList1);
vertexBuffer3 = new VertexB
浏览 0提问于2011-08-03得票数 1
我试图适应iOS的CGContextRef图形环境，却找不到以下问题的答案。
使用创建位图上下文时，可以选择在其data参数中传递预先分配的缓冲区或NULL。在第二种情况下：
如果希望此函数为位图分配内存，则传递NULL。这将使您免于管理自己的内存，从而减少内存泄漏问题。
好吧，这似乎是个很好的方法。但苹果的文档缺乏对以下几个时刻的清晰解释：
--当将NULL传递给CGBitmapContextCreate()时，data缓冲区是否被释放？当您使用发布上下文时，是否正确？
相反，当您将指向预先分配的缓冲区的指针传递给CGBitmapContextCreate()时，是否可以假定
浏览 4提问于2017-06-20得票数 0
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1回答
让我们考虑一个包含向量的类：
AGivenClass
{
public:
vector< int > vec_int;
};
让我们考虑我们有一个实例，它是类的向量：
vector < AGivenClass > vec_instance;
我的问题是:正在做
vec_instance.clear()
足够释放内存，包括以前填充的类内部的vec_int吗？
浏览 1提问于2020-04-07得票数 3
回答已采纳
我试图使用动态图库(DGL)实现一个使用图卷积网络(GCN)的深层Q网络(DQN)。基本代码取自此。但是，在计算了策略网络和目标网络之间的损失并运行loss.backward()之后，我得到了TypeError: 'NoneType' object is not iterable。我已经打印了损失值，而不是None。
我从存储库中运行了原始代码，它运行得非常完美。我还在DGL中实现了GCN代码，它似乎正在运行。我也使用torchviz可视化了这个图形，但是我无法找到为什么它会出现错误。
下面给出了代码片段：
target = reward_tens + self.gamma *
浏览 1提问于2019-11-01得票数 1
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