这个问题是因为模型中定义了一堆函数，但是在loss.backward()后，模型中的某些函数跟loss计算无关。
1、可能出现的原因：
- 首先检查model 的forward前向过程，可能其中有些函数的计算结果没有参与到loss的计算部分。
- 如果是比较大的框架中，在其他py文件中可能定义了继承nn.module的类，此类中定义的函数也须参与进loss的计算，否则要注释掉。
2、有时候一眼找不到报错的信息问题出在哪儿，可以用以下简单方法：
from here
主要有两个：
- 在DistributedDataParallel中加入find_unused_parameters=True，
如model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank, find_unused_parameters=True)
实际使用中，用这种方法会顺利跑通程序，不再报错，具体不知道怎么处理未参与loss计算的函数的。网上也有人说这种方法会带来额外的计算开销，而且会导致精度下降，具体没测试，不知道。 - 推荐用这种，即
把上面的代码加入到loss.backward()后，loss.step()之前，很方便打印出来哪些网络层出问题。
