distribution Normal(loc: torch.Size([11308802]), scale: torch.Size([11308802])
pos_dist = self.get_posterior(*args, **kwargs)
File "/root/.local/lib/python3.10/site-packages/pyro/infer/autoguide/guides.py", line 958, in get_posterior
return dist.Normal(self.loc, self.scale).to_event(1)
File "/root/.local/lib/python3.10/site-packages/pyro/distributions/distribution.py", line 26, in __call__
return super().__call__(*args, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/torch/distributions/normal.py", line 56, in __init__
super().__init__(batch_shape, validate_args=validate_args)
File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/torch/distributions/distribution.py", line 68, in __init__
raise ValueError(
ValueError: Expected parameter loc (Parameter of shape (1satisfy the constraint Real(), but found invalid values1308802,)) of distribution Normal(loc: torch.Size([11308802]), scale: torch.Size([11308802])) to :
Parameter containing:
tensor([ nan, nan, nan, ...,
-1504742.8750, -1645466.7500, 23261436.0000], device='cuda:0',
requires_grad=True)
Trace Shapes:
Param Sites:
AutoDiagonalNormal.loc 11308802
AutoDiagonalNormal.scale 11308802
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解决办法
修改下源码
/root/.local/lib/python3.10/site-packages/pyro/infer/autoguide/guides.py
==========================================
File "/root/.local/lib/python3.10/site-packages/pyro/infer/autoguide/guides.py", line 966, in get_posterior
loc[loc < 0.0001] = 0.00001
RuntimeError: a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.
Trace Shapes:
Param Sites:
AutoDiagonalNormal.loc 11308802
AutoDiagonalNormal.scale 11308802
Sample Sites:
这个错误信息表明你在使用 Pyro 库进行概率编程时遇到了一个问题。具体来说，错误发生在尝试对一个需要梯度的叶子变量（leaf variable）进行原地（in-place）操作时。在 PyTorch 中，叶子变量是指直接从数据创建的变量，或者是通过操作其他叶子变量得到的变量，它们通常用于自动微分。
错误信息的关键部分是：
```
RuntimeError: a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.
```这意味着你尝试对一个需要计算梯度的变量进行原地修改，这是不允许的。在 PyTorch 中，原地操作可以提高内存效率，但它们不能用于需要梯度的变量，因为这会破坏计算图，从而无法正确地进行反向传播。
在你的代码中，你尝试将 `loc` 数组中小于 `0.0001` 的元素设置为 `0.00001`，这显然是一个原地操作。由于 `loc` 是一个需要梯度的变量，所以这种操作是不允许的。
### 解决方案
要解决这个问题，你可以避免原地操作，而是创建一个新的变量来存储修改后的值。这里是一个修改后的代码示例：
```python
import torch# 假设 loc 是一个需要梯度的变量
loc = torch.randn(11308802, requires_grad=True)# 避免原地操作，而是创建一个新的变量
loc = torch.where(loc < 0.0001, 0.00001, loc)
```在这个示例中，`torch.where` 函数用于创建一个新的张量，其中条件 `loc < 0.0001` 为真的地方，值被设置为 `0.00001`，否则保持原来的值。这样就不会修改原始的 `loc` 变量，而是创建了一个新的变量。
### 总结
当你在使用 PyTorch 或 Pyro 进行深度学习或概率编程时，需要特别注意不要对需要梯度的变量进行原地操作。这可以通过使用不改变原始变量的方法来避免，如 `torch.where` 或其他不涉及原地修改的操作。这样可以确保计算图的完整性，从而允许正确的梯度计算和反向传播。
/root/.local/lib/python3.10/site-packages/pyro/infer/autoguide/guides.py
import random
loc = self.loc
scale = self.scale
# 避免原地操作，而是创建一个新的变量, 支持梯度
loc = torch.where(loc < 0.0001, 0.00001, loc)
#loc[loc > 10000] = random.randint(1, 1000)
#print(scale)
#nan_mask = torch.isnan(loc)
#loc[nan_mask] = 0.00001
loc = torch.nan_to_num(loc, nan=0.00001)
scale[scale < 0.0001] = 0.00001
scale[scale > 10000] = random.randint(1, 1000)
#print(scale)
nan_mask = torch.isnan(scale)
scale[nan_mask] = 0.00001
