with torch.no_grad(), torch.jit.optimized_execution(True):

这是一个用于优化 PyTorch 模型执行速度的代码片段。使用 torch.no_grad() 可以禁用梯度计算，从而提高模型的执行速度；而使用 torch.jit.optimized_execution(True) 可以启用 PyTorch 的 JIT 编译器，从而进一步提高模型的执行速度。

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。

with torch.no_grad():用法

`torch.no_grad()`是一个在PyTorch中用于禁用梯度计算的上下文管理器。当我们在训练神经网络时，我们通常希望计算和更新模型的参数的梯度，以便通过反向传播来优化模型。然而，在某些情况下，我们只是想使用训练好的模型进行预测或推断，而不需要计算梯度。这时候，我们可以使用`torch.no_grad()`来临时禁用梯度计算，以提高代码的效率。

下面是一个示例，演示了如何使用`torch.no_grad()`：

import torch

# 创建一个需要计算梯度的张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)

# 在torch.no_grad()的上下文中，不会进行梯度计算
with torch.no_grad():
    y = x * 2
    z = y.mean()

print(y.requires_grad)  # False
print(z.requires_grad)  # False

# 在torch.no_grad()的上下文外，会进行梯度计算
w = z * 3
w.backward()

print(x.grad)  # tensor([1., 1., 1.])

在这个例子中，我们创建了一个需要计算梯度的张量`x`。在`torch.no_grad()`的上下文中，我们计算了张量`x`的两倍`y`和`y`的平均值`z`，并打印了它们的`requires_grad`属性。可以看到，这两个张量的`requires_grad`属性都为`False`，即禁用了梯度计算。而在`torch.no_grad()`的上下文外，我们计算了`z`的三倍`w`并对`w`进行梯度反向传播，最后打印了`x`的梯度。

使用`torch.no_grad()`可以有效地减少不必要的梯度计算，提高代码的运行效率。