@torch.no_grad():的作用

时间: 2023-08-19 16:06:14 浏览: 672

PyTorch autograd模块1

PyTorch Autograd 模块 PyTorch Autograd 模块是一种自动微分系统，提供了对 Tensors 上所有运算操作的自动微分功能，属于 define-by-run 类型框架。该模块的主要功能是追踪和计算梯度，以便实现自动微分。 autograd 模块的核心概念是 Tensor 和 Function 两个类。每个 Tensor 变量都带有一个 grad_fn 属性，该属性引用了创建了这个 Tensor 的 Function。通过追踪 Tensor 的 grad_fn 属性，可以建立一个非循环的图，记录了完整的计算过程。在使用 autograd 模块时，需要将 Tensor 的 requires_grad 属性设置为 True，这样便可以追踪该 Tensor 上的所有操作，并计算梯度。例如： ``` x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) ``` 当我们对 x 进行操作时，autograd 模块便会自动追踪这些操作，并计算梯度。例如： ``` y = x + 2 z = y * y * 3 out = z.mean() ``` 在计算完毕后，可以调用 out.backward() 方法来计算梯度。autograd 模块会自动计算出所有梯度，并将其保存在 Tensor 的 grad 属性中。此外，autograd 模块还提供了一个 detach() 方法，可以将 Tensor 的历史信息断开，不再追踪该 Tensor 的操作。在实际应用中，autograd 模块广泛应用于深度学习领域，例如神经网络的反向传播算法、梯度下降优化算法等。 knowledge points： 1. PyTorch Autograd 模块是一种自动微分系统，提供了对 Tensors 上所有运算操作的自动微分功能。 2. Autograd 模块的核心概念是 Tensor 和 Function 两个类。 3. 每个 Tensor 变量都带有一个 grad_fn 属性，该属性引用了创建了这个 Tensor 的 Function。 4. 通过追踪 Tensor 的 grad_fn 属性，可以建立一个非循环的图，记录了完整的计算过程。 5. 需要将 Tensor 的 requires_grad 属性设置为 True，以便追踪该 Tensor 上的所有操作，并计算梯度。 6. Autograd 模块可以自动计算梯度，并将其保存在 Tensor 的 grad 属性中。 7. Detach() 方法可以将 Tensor 的历史信息断开，不再追踪该 Tensor 的操作。 8. Autograd 模块广泛应用于深度学习领域，例如神经网络的反向传播算法、梯度下降优化算法等。

@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。

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@torch.no_grad():的作用

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