with torch.no_grad() 与 model.eval()

`torch.no_grad()` 和 `model.eval()` 是在 PyTorch 中用于控制模型的推断过程的两个相关方法。

`torch.no_grad()` 是一个上下文管理器，用于指定在其内部的代码块中不计算梯度。这对于在推断过程中节省内存和计算资源非常有用，因为我们通常不需要计算梯度。在使用 `torch.no_grad()` 包裹的代码块中，所有的张量操作都不会被追踪，也不会在反向传播中进行梯度计算。

`model.eval()` 是一个模型方法，用于将模型切换到评估模式。在评估模式下，模型中的一些特定层（例如，Dropout、Batch Normalization）可能会有不同的行为。通过调用 `model.eval()`，我们可以确保在推断过程中正确处理这些层。与 `torch.no_grad()` 不同，`model.eval()` 不仅关闭了梯度计算，还可能会改变模型的一些内部状态。

因此，当进行模型推断时，通常会同时使用 `torch.no_grad()` 和 `model.eval()`。例如：

with torch.no_grad():
    model.eval()
    # 执行推断操作

这样可以确保在推断过程中关闭梯度计算，并且模型处于正确的评估模式。

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。

model.eval（）和with torch.no_grad()什么区别

`model.eval()`是将模型设置为评估模式，即在训练过程中不进行梯度计算，不改变权重，而是直接用已经训练好的参数对数据进行推断。它主要用于测试集的推断阶段，可以加快推断速度，减少内存占用。

`with torch.no_grad()`是一个上下文管理器，用于在代码块中禁用梯度计算。它可以避免不必要的计算和内存占用，并且可以提高代码执行效率。与`model.eval()`不同的是，`with torch.no_grad()`可以用于任何需要禁用梯度计算的情况，例如推断时需要计算的一些中间变量不需要梯度，或者在训练时需要对一些变量进行更新但不需要计算梯度的情况。