如何处理的student多次forward 的loss

[Whale-ice]

您好，请问代码中student model对于有标签书先进行了forwardtrain得到了losses，对于无标签数据又单独进行了forwardtrain，这样两次forward不会导致student网络中同一个参数点在计算图中被标记了两次，会导致loss.backward报错吗？

[Fengzeheng]

两次forwardtrain只是得到的loss值不同，但每个网络参数tensor中记录的运算操作相同(记录在grad_fn中？)，或者说两次产生的计算图的全局拓扑一致，所以叠加后backward没问题。

[Whale-ice]

谢谢你回答，两次计算图确实是拓扑一致的，不应该报错，我是使用了checkpoint机制才导致的这个问题，关掉以后就不会报错了。