エラーの質問:
RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the saved intermediate results have already been freed. Specify retain_graph=True when calling .backward() or autograd.grad() the first time.
このエラーは通常、トレーニング モデル内の複数 (2 つ以上) の損失関数計算によって発生するため、最初の loss.backward() に restart_graph=True を追加します。
即ち：loss.backward（retain_graph=True）
しかし、私の問題では、私のモデルはGANモデルに似ています
そのため、追加してもエラーが発生します。
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [2048]] is at version 2; expected version 1 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).
解決：
識別モデルは、識別モデルと生成モデルの間で 1 回使用されます。
参考ブログ：
pytorch の逆伝播の loss.backward(retain_graph=True) エラー - StarZhai - 博客园