siamcar训练问题，添加模块后不能反向传播

在进行siamcar源代码修改的时候，我的本意是在提取到的三张特征模板zf那里对每一张模板特征进行一个处理，于是我使用了zf[0]、zf[1]、zf[2]进行操作，但是训练的时候会报错不能正确反向传播，错误如下：
Traceback (most recent call last):
File "D:/lunwen/SiamCAR-master/SiamCAR-master/tools/train.py", line 317, in
main()
File "D:/lunwen/SiamCAR-master/SiamCAR-master/tools/train.py", line 312, in main
train(train_loader, dist_model, optimizer, lr_scheduler, tb_writer)
File "D:/lunwen/SiamCAR-master/SiamCAR-master/tools/train.py", line 211, in train
loss.backward()
File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch_tensor.py", line 363, in backward
torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs)
File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\autograd_init_.py", line 175, in backward
allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # Calls into the C++ engine to run the backward pass
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [32, 2048]], which is output 0 of SigmoidBackward0, is at version 1; expected version 0 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).
实在不知道是哪里的问题，希望各位帮助一下！谢谢！

望采纳！点击左下方的解决即可采纳！

首先，建议检查模块是否添加了正确的输入和输出张量，以及是否在定义模块时将其设置为可训练的（即调用.train()方法）。

如果模块的定义和使用正确，则建议检查模块内部是否存在错误的张量计算或操作，导致梯度消失或爆炸。您也可以尝试使用调试工具（例如torch.autograd.set_detect_anomaly(True)）来查看是否存在梯度异常。

还可以尝试以下方法：

• 1.检查模型的参数是否正确初始化，并确保模型的参数是可训练的。

• 2.在训练过程中使用较小的学习率，以防止梯度爆炸。

• 3.使用梯度裁剪或其他梯度调整方法来防止梯度爆炸。

• 4.使用更多的训练数据或更复杂的模型，以便获得更好的拟合效果。

• 5.尝试更改模型的结构或使用不同的优化器，以便在训练过程中更好地控制梯度。

如果仍然无法解决问题，建议将您的代码和训练过程的完整信息（包括模型结构、优化器、学习率等）提供