原因：
在跑深度学习中出现：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors after they have already been freed). Saved intermediate values of the graph are freed when you call .backward() or autograd.grad(). Specify retain_graph=True if you need to backward through the graph a second time or if you need to access saved tensors after calling backward.
解决办法：
发现 retain_graph=True 也不对，原因是我想要将每次跑出的结果加入下一次训练迭代，直接将预测的结果y_pre赋给x，改变了tensor的梯度（grad），其实只需要改变data属性就行，错误结果为：
xx = y_pred
修改正确为：
xx = y_pred.data
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