Pytorch中backward(retain_graph=True)的 retain

每次 backward() 时，默认会把整个计算图free掉。一般情况下是每次迭代，只需一次 forward() 和一次 backward() ,前向运算forward() 和反向传播backward()是成对存在的，一般一次backward()也是够用的。

但是不排除，由于自定义loss等的复杂性，需要一次forward()，多个不同loss的backward()来累积同一个网络的grad,来更新参数。于是，若在当前backward()后，不执行forward() 而是执行另一个backward()，需要在当前backward()时，指定保留计算图，backward(retain_graph)。

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Pytorch中backward(retain_graph=True)的 retain_graph参数解释

每次 backward() 时，默认会把整个计算图free掉。一般情况下是每次迭代，只需一次 forward() 和一次 backward() ,前向运算forward() 和反向传播backward()是成对存在的，一般一次backward()也是够用的。

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