我在做Semi-Supervised任务时遇到了该BUG，因为在写模型时将student的model运行了两次，分别对两组image进行了forward train并计算了loss，因此出现了如下错误，以此记录。

报错截图

问题原因

可以看到底下报错中写了student中img_backbone有个layer运行了两次，并且都计算了loss，因此反向梯度回传时发生了错误。

给大家翻译一下：

RuntimeError:应仅将变量标记为就绪一次。此错误是由以下原因之一引起的：
1）在“转发”函数之外使用模块参数。请确保模型参数不在多个并发向前向后传递之间共享。或者尝试使用_set_static_graph()作为变通方法，如果此模块图在训练循环期间没有改变。
2）在多个可重入向后传递中重用参数。例如，如果使用多个“检查点”函数包装模型的同一部分，则会导致不同的可重入向后传递多次使用同一组参数，从而多次标记变量就绪。默认情况下，DDP不支持此类用例。如果模块图不随迭代而变化，可以尝试使用_set_static_graph()作为解决方法。
索引340处名为student.img_backbone.layer4.2.bn3.weight的参数已被标记为就绪两次。这意味着在这个迭代过程中，多个自动签名引擎钩子已经为这个特定参数触发。

如果你的报错信息没有具体的报错位置，需要在运行分布式bash文件前加一个前置：TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL，完整示例命令为：

TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL bash tools/dist_train.sh configs/bevdet/bevdet_baseline.py 1

运行即可获取具体的报错位置。

• 报错的student.img_backbone.layer4.2.bn3.weight是img_backbone的最后一层，说明是backbone反传的问题。
  

解决方法

明确了问题，就知道，解决方法就是将两组img合并，使模型前向一次计算loss即可。