[Pytorch] RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation

에러 메시지 설명

  이 오류는 PyTorch에서 in-place 연산으로 인해 그래디언트 계산이 불가능할 때 발생합니다. 일반적으로 텐서를 덮어쓰기(in-place)로 변경하면 PyTorch의 자동 미분 엔진(autograd)이 그래디언트를 추적할 수 없게 되어 이 오류가 발생합니다.

 

발생 원인

• in-place 연산 사용: +=, -=, x.copy_(), x.add_()와 같은 in-place 연산은 메모리를 절약하면서 값을 직접 변경하지만, 자동 미분 시스템에서는 텐서의 이전 값이 필요할 수 있습니다. 이를 덮어쓰게 되면 미분 계산이 불가능해집니다.
• 필요한 변수의 덮어쓰기: 특정 변수나 텐서가 그래디언트 계산 과정에서 필요하지만, 연산 중에 덮어쓰여서 문제가 발생할 수 있습니다.

 

해결 방법

• in-place 연산을 피하기: 가능하면 in-place 연산 대신 일반 연산을 사용해 텐서를 변경하지 않고 새로운 값을 생성하세요. 예를 들어, x.add_(y) 대신 x = x + y를 사용하세요.

x = x + y  # in-place 연산 피하기

 

• in-place 연산을 명시적으로 사용해야 하는 경우: 만약 메모리 절약을 위해 in-place 연산을 꼭 사용해야 한다면, 해당 연산이 그래디언트 계산에 영향을 주지 않도록 사전에 조치해야 합니다. 그래디언트를 추적하는 변수를 직접 수정하지 않는 것이 중요합니다.

with torch.no_grad():
    x.add_(y)  # 그래디언트 추적을 끄고 in-place 연산 수행

 

• 디버깅을 위해 그래디언트 추적 확인: 연산 중 텐서의 requires_grad 속성을 확인해 그래디언트가 필요한지 여부를 체크하세요.

print(x.requires_grad)  # 그래디언트 추적 여부 확인

 

• 더 나은 메모리 관리 방법 탐색: 메모리 절약이 목적이라면, torch.cuda.amp를 사용하여 메모리를 절약하면서도 그래디언트 계산에 문제가 없도록 할 수 있습니다.

 

관련 내용 및 추가 팁

• 이 오류는 주로 대규모 신경망에서 in-place 연산을 사용해 메모리 절약을 시도할 때 발생합니다. 특히 학습 중 그래디언트를 계산할 때 텐서의 값을 덮어쓰면, 그 값이 필요할 때 문제가 발생하게 됩니다.
• in-place 연산을 사용할 때는 그래디언트 계산이 필요한 변수들에 적용하지 않도록 주의하세요.
• 메모리 사용량을 줄이기 위해 자동 미분을 끌 때는 torch.no_grad() 블록을 사용하는 것이 좋습니다.