728x90 retain_graph2 [PYTORCH] retain_graph=True 옵션이 필요한 3가지 시나리오와 연산 그래프 에러 해결 방법 7가지 파이토치(PyTorch)를 이용해 복잡한 멀티 태스크 학습이나 생성적 적대 신경망(GAN)을 구현하다 보면 반드시 마주치게 되는 에러 메시지가 있습니다. 바로 "RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time..."입니다. 이 에러는 파이토치가 메모리 효율을 위해 역전파(Backpropagation) 직후 연산 그래프를 즉시 파괴하기 때문에 발생합니다. 이때 우리에게 필요한 해결책이 바로 retain_graph=True 옵션입니다. 본 포스팅에서는 단순한 옵션 설명을 넘어, 왜 파이토치가 이러한 설계 철학을 가졌는지 분석하고, 실무에서 이 옵션을 사용해야만 하는 결정적인 차이와 최적화된 해결 방법 7가지를 제시합니다.1. retain_g.. 2026. 3. 23. [PYTORCH] backward() 두 번 호출 시 에러 발생하는 이유 1가지와 해결 방법 7가지 파이토치(PyTorch)를 학습하다 보면 누구나 한 번쯤 "RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time..."이라는 붉은색 에러 메시지를 마주하게 됩니다. 분명히 손실(Loss)을 계산했고, 미분값을 구하고 싶어서 backward()를 호출했을 뿐인데 왜 두 번째 호출에서는 파이토치가 거부 반응을 보이는 것일까요? 이는 파이토치가 채택하고 있는 동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graph)의 메모리 관리 철학과 밀접한 관련이 있습니다. 본 포스팅에서는 단순한 문법적 설명을 넘어, 텐서 엔진 내부에서 그래프가 소멸되는 과정을 심층 분석하고 실무에서 복합적인 손실 함수를 다룰 때 이 문제를 우회하고 해결할 수 있는.. 2026. 3. 23. 이전 1 다음 728x90
