@make_nograd_func
时间: 2023-10-16 08:07:40 浏览: 31
@make_nograd_func是一个Python装饰器,用于将函数包装成不进行梯度计算的函数。在深度学习中,为了提高训练速度和减少内存消耗,通常会使用GPU进行计算,但是有些函数不需要进行梯度计算,这时可以使用@make_nograd_func装饰器将其包装成不进行梯度计算的函数,从而减少GPU的计算量和内存消耗。
该装饰器通常是在深度学习框架中使用的,比如PyTorch中的torch.no_grad()函数就可以实现类似的功能。使用该装饰器的函数通常会在前向计算时关闭梯度计算,从而减少内存消耗。
相关问题
@retry(stop_max_attempt_number=MAX_RETRY_TIMES, wait_fixed=WAIT_TIME_15, stop_max_delay=STOP_MAX_DELAY) @func_set_timeout(MAX_TIME_TESTCASE)
这是一个使用装饰器的代码片段,其中包含了两个装饰器函数:`@retry` 和 `@func_set_timeout`。这些装饰器的作用是为函数提供错误重试和超时控制的功能。
`@retry` 装饰器用于错误重试。它使用了三个参数:`stop_max_attempt_number`、`wait_fixed` 和 `stop_max_delay`。
- `stop_max_attempt_number` 是最大重试次数,表示在达到最大重试次数之前会一直进行重试。
- `wait_fixed` 是重试之间的等待时间,表示每次重试之间会等待固定的时间。
- `stop_max_delay` 是最大重试延迟时间,表示在达到最大重试延迟时间之前会一直进行重试。
`@func_set_timeout` 装饰器用于超时控制。它使用了一个参数:`MAX_TIME_TESTCASE`,表示函数的最大执行时间。
通过使用这两个装饰器,可以确保函数在出现错误时进行重试,并且在达到最大重试次数或最大重试延迟时间时停止重试。同时,还可以控制函数的执行时间,避免函数执行时间过长导致的问题。
python里面@time_cost是什么意思
`@time_cost` 不是 Python 内置的语法或函数,它可能是在某些 Python 代码中使用的自定义装饰器(Decorator)。通常情况下,装饰器用于在不修改原函数代码的情况下,为函数添加额外的功能,比如计时、日志记录等。
如果一个函数被 `@time_cost` 装饰器修饰,那么在函数执行前和执行后会进行计时,并输出函数执行的时间。以下是一个可能的 `@time_cost` 实现示例:
```python
import time
def time_cost(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Function {func.__name__} cost {end_time - start_time:.4f} seconds.")
return result
return wrapper
```
在这个示例中,`time_cost` 装饰器定义了一个内部函数 `wrapper`,它会在函数执行前和执行后记录时间,并输出函数的执行时间。`wrapper` 函数通过 `*args` 和 `**kwargs` 接受任意数量和类型的参数,并通过 `func(*args, **kwargs)` 调用被修饰的函数。最后,`wrapper` 函数返回被修饰函数的结果。