在 PyTorch 中获取张量的 autograd 计数器答案

【问题标题】：Getting the autograd counter of a tensor in PyTorch在 PyTorch 中获取张量的 autograd 计数器
【发布时间】：2021-09-20 09:19:18
【问题描述】：

我正在使用 PyTorch 来训练网络。我正在浏览 autograd 文档，here 提到对于每个张量都有一个计数器，autograd 实现了一个计数器来跟踪任何张量的“版本”。如何为图中的任何张量获取此计数器？

我需要它的原因。

我遇到了 autograd 错误

[torch.cuda.FloatTensor [x, y, z]]，即torch::autograd::CopySlices的输出0，版本7；而是预期的版本 6。提示：上面的回溯显示了未能计算其梯度的操作。有问题的变量在那里或以后的任何地方都被改变了。祝你好运！

这对我来说并不新鲜，我之前已经成功处理过它。这一次我不明白为什么张量会是版本 7 而不是 6。要回答这个问题，我想知道运行中任何给定点的版本。

谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

可以通过命令tensor_name._version获取。

作为如何使用它的示例，提供了以下 MSE。

import torch

a = torch.zeros(10, 5)
print(a._version)  # prints 0
a[:, 1] = 1
print(a._version)  # prints 1

【讨论】：