with torch.no_grad(): buf_reward, buf_mask, buf_action, buf_log_probe, buf_state = buffer.sample_all() bs = 2 ** 10 # set a smaller 'bs: batch size' when out of GPU memory. buf_value = torch.cat([self.cri(buf_state[i:i + bs]) for i in range(0, buf_state.size(0), bs)], dim=0) buf_logprob = torch.cat([buf_log_probe[i:i+bs] for i in range(0, buf_state.size(0), bs)], dim=0) buf_r_sum, buf_advantage = self.compute_reward(buf_len, buf_reward, buf_mask, buf_value) del buf_reward, buf_mask
时间: 2023-04-07 13:02:51 浏览: 66
这段代码使用了PyTorch中的no_grad()函数,表示在这个上下文环境中不需要计算梯度。接着,从缓存中取出了所有的奖励、掩码、动作、对数概率和状态,并将它们存储在相应的缓冲区中。最后,将批大小(bs)设置为1024。
相关问题
with torch.no_grad():
`torch.no_grad()` 是 PyTorch 中一个上下文管理器,在进入这个上下文环境后,PyTorch 不会记录对变量的任何操作,也不会计算梯度,这样可以节省内存和计算时间。常用于测试代码或评估模型时。
举个例子
```
with torch.no_grad():
x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2
print(y.requires_grad) # False
```
这里我们用with torch.no_grad()禁止跟踪对tensor的操作,对于y来说也不需要求导,y.requires_grad 就是false
通常我们在评估模型时使用这个上下文管理器。
```
with torch.no_grad():
model.eval()
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
```
在评估模型时不需要求导,我们可以使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器,跳过计算梯度,从而提高计算速度和节省内存。
pytorch with torch.no_grad():
在PyTorch中,使用`with torch.no_grad():`可以创建一个上下文环境,在这个环境中计算的结果不会被自动求导。这在需要进行前向传播但不需要计算梯度的情况下非常有用。例如,当我们只是想对测试数据进行推断时,可以使用`with torch.no_grad():`来禁止自动求导以节省计算资源。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch 中的 with torch.no_grad(): 详解](https://blog.csdn.net/Z2572862506/article/details/128648752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch中with torch.no_grad():](https://blog.csdn.net/weixin_42769131/article/details/113106280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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