@torch.no_grad():的作用

@torch.no_grad() 的作用是禁用梯度计算，该上下文管理器用于控制是否要对 tensor 进行自动求导。在这个上下文中，所有的操作都不会被记录在计算图中，从而减少了内存的消耗，加快了计算速度。在推理阶段或者不需要计算梯度的情况下，可以使用 @torch.no_grad() 来提高代码的效率。

相关问题

torch.no_grad

`torch.no_grad()` 是一个上下文管理器，它可以用来关闭 PyTorch 的自动求导机制。在这个上下文管理器中执行的操作不会被记录在计算图中，也就是说，这些操作不会影响模型的梯度和参数。这个函数通常用在测试阶段，因为在测试阶段我们只需要计算模型的输出，而不需要计算梯度和更新参数。使用 `torch.no_grad()` 可以提高代码的运行效率，因为它可以避免不必要的计算和内存占用。

下面是一个使用 `torch.no_grad()` 的例子：

import torch

x = torch.randn(10, 20)
w = torch.randn(20, 30)
b = torch.randn(30)

# 在训练阶段，需要计算梯度和更新参数
for i in range(100):
    y = x @ w + b
    loss = (y - 1).sum()
    loss.backward()
    w.data -= 0.1 * w.grad.data
    b.data -= 0.1 * b.grad.data
    w.grad.zero_()
    b.grad.zero_()

# 在测试阶段，不需要计算梯度和更新参数
with torch.no_grad():
    y = x @ w + b
    print(y)

在上面的代码中，我们首先定义了一个输入张量 `x`，一个权重张量 `w` 和一个偏置向量 `b`。在训练阶段，我们使用这些张量来计算模型的输出 `y` 和损失函数的值 `loss`，并且根据损失函数的梯度更新权重和偏置。在测试阶段，我们使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来关闭自动求导机制，并计算模型的输出 `y`，不需要计算梯度和更新参数。

torch.no_grad():的作用

`torch.no_grad()` 是一个上下文管理器，用于在 PyTorch 中关闭梯度计算和自动微分的功能。当我们在训练模型时，PyTorch会默认跟踪张量的操作并计算它们的梯度，以便进行反向传播和参数更新。但是，在某些情况下，我们可能只想使用模型进行推理或评估，而不需要计算梯度。这时，我们可以使用 `torch.no_grad()` 来关闭梯度计算，以提高效率并减少内存消耗。

在 `torch.no_grad()` 的上下文中，所有的张量操作都不会被记录用于后向传播，从而节省了计算和内存资源。这对于模型的前向传播、推理、评估和测试非常有用。例如，在验证集上评估模型时，我们可以使用 `torch.no_grad()` 来禁用梯度计算，以避免不必要的计算和内存消耗。

以下是一个示例，展示了如何使用 `torch.no_grad()`：

with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)
    # 在这个上下文中，梯度计算被禁用

注意，在 `torch.no_grad()` 上下文之外进行的操作仍然会进行梯度计算。因此，如果需要重新启用梯度计算，需要退出 `torch.no_grad()` 上下文。