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pytorch 多個反向傳播操作

之前我的一篇文章pytorch 計算圖以及backward，講了一些pytorch中基本的反向傳播，理清了梯度是如何計算以及下降的，建議先看懂那個，然后再看這個。

從一個錯誤說起：

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed

在深度學習中，有些場景需要進行兩次反向，比如Gan網絡，需要對D進行一次，還要對G進行一次，很多人都會遇到上面這個錯誤，這個錯誤的意思就是嘗試對一個計算圖進行第二次反向，但是計算圖已經釋放了。

其實看簡單點和我們之前的backward一樣，當圖進行了一次梯度更新，就會把一些梯度的緩存給清空，為了避免下次疊加，但在Gan這種情形下，我們必須要二次更新，那怎么辦呢。

有兩種方案：

方案一：

這是網上大多數給出的解決方案，在第一次反向時候加入一個l2.backward(),這樣就能避免釋放掉了。

方案二：

上面的方案雖然解決了問題，但是并不優美，因為我們用Gan的時候，D和G兩者的更新并無聯系，二者的聯系僅僅是D里面用到了G的輸出，而這個輸出一般我們都是直接拿來用的，而問題就出現在這里。

下面給一個模擬：

data = torch.randn(4,10)

model1 = torch.nn.Linear(10,2)
model2 = torch.nn.Linear(2,2)

optimizer1 = torch.optim.Adam(model1.parameters(), lr=0.001,betas=(0.5, 0.999))
optimizer2 = torch.optim.Adam(model2.parameters(), lr=0.001,betas=(0.5, 0.999))

loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
data = torch.randn(4,10)
label = torch.Tensor([0,1,1,0]).long()
for i in range(20):
    a = model1(data)
    b = model2(a)
    l1 = loss(a,label)
    l2 = loss(b,label)
    optimizer2.zero_grad()
    l2.backward()
    optimizer2.step()

    optimizer1.zero_grad()
    l1.backward()
    optimizer1.step()

上面定義了兩個模型，而model2的輸入是model1的輸出，而更新的時候，二者都是各自更新自己的參數，并無聯系，但是上面的代碼會報一個RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed 這樣的錯，解決方案可以是l2.backward(retain_graph=True)。

除此之外我們還可以是b = model2(a.detach()),這個就優美一點，a.detach()和a的區別你可以打印出來看一下，其實a.detach()是沒有梯度的，所以相當于一個單純的數字，和model1就脫離了聯系，這樣model2和model1就是完全分離開來的兩個圖，但是如果用的是a則model2和model1則仍然公用一個圖，所以導致了錯誤。

可以看下面示意圖（這個是我猜測，幫助理解）：

左邊相當于直接用a而右邊則用a.detach()，類似的在Gan網絡里面D的輸入可以改為G的輸出y_fake.detach()。

但有一點需要注意的是，兩個網絡一定沒有需要共同更新的，假如上面的optimizer2 = torch.optim.Adam(itertools.chain(model1.parameters(),model2.parameters()), lr=0.001,betas=(0.5, 0.999)),則還是用retain_graph=True保險，因為.detach則model2反向不會傳播到model1，導致不對model1里面參數更新。

補充：聊聊Focal Loss及其反向傳播

我們都知道，當前的目標檢測（Objece Detection)算法主要分為兩大類：two-stage detector和one-stage detector。two-stage detector主要包括rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn和rfcn等，one-stage detector主要包括yolo和ssd等，前者精度高但檢測速度較慢，后者精度低些但速度很快。

對于two-stage detector而言，通常先由RPN生成proposals，再由RCNN對proposals進行Classifcation和Bounding Box Regression。這樣做的一個好處是有利于樣本和模型之間的feature alignment，從而使Classification和Bounding Box Regression更容易些；此外，RPN和RCNN中存在正負樣本不均衡的問題，RPN直接限制正負樣本的比例為1:1，對于固定的rpn_batch_size，正樣本不足的情況下才用負樣本來填充，RCNN則是直接限制了正負樣本的比例為1:3或者采用OHEM。

對于one-stage detector而言，樣本和模型之間的feature alignment只能通過reception field來實現，且直接通過回歸方式進行預測，存在這嚴重的正負樣本數據不均衡（1:1000）的問題，負樣本的比例過高，占據了loss的絕大部分，且大多數是容易分類的，這使得模型的訓練朝著不希望的方向前進。作者認為這種數據的嚴重不均衡是造成one-stage detector精度低的主要原因，因此提出Focal Loss來解決這一問題。

通過人工控制正負樣本比例或者OHEM能夠一定程度解決數據不均衡問題，但這兩種方法都比較粗暴，采用這種“一刀切”的方式有可能把一些hard examples忽略掉。因此，作者提出了一種新的損失函數Focal Loss，不忽略任何樣本，同時又能讓模型訓練時更加專注在hard examples上。簡單說明下Focal loss的原理。

Focal Loss是在標準的交叉熵損失的基礎上改進而來。以二分類為例，標準的交叉熵損失函數為

針對類別不均衡，針對對不同類別對loss的貢獻進行控制即可，也就是加一個控制權重αt，那么改進后的balanced cross entropy loss為

但是balanced cross entropy loss沒辦法讓訓練時專注在hard examples上。實際上，樣本的正確分類概率pt越大，那么往往說明這個樣本越易分。所以，最終的Focal Loss為

Focal Loss存在這兩個超參數(hyperparameter)，不同的αt和γ，對于的loss如Figure 1所示。從Figure 4, 我們可以看到γ的變化對正（forground）樣本的累積誤差的影響并不大，但是對于負（background）樣本的累積誤差的影響還是很大的（γ=2時，將近99%的background樣本的損失都非常小）。

接下來看下實驗結果，為了驗證Focal Loss，作者提出了一種新的one-stage detector架構RetinaNet，采用的是resnet_fpn，同時scales增加到15個，如Figure 3所示

Table 1給出了RetinaNet和Focal Loss的一些實驗結果，從中我們看出增加α-類別均衡，AP提高了0.9，再增加了γ控制，AP達到了37.8.Focal Local相比于OHEM，AP提高了3.2。從Table 2可以看出，增加訓練時間并采用scale jitter，AP最終那達到39.1。