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。

torch.no_grad()

torch.no_grad() is a context manager that is used to turn off gradient calculation during the forward pass of a neural network. This is useful when you are only interested in using a trained model for inference or prediction, and do not need to calculate gradients or update the model's weights during this process. By disabling gradient calculation, you can save memory and computation time.

For example, consider the following code:

with torch.no_grad():
    output = model(input)

In this code, we use the no_grad() context manager to disable gradient calculation for the forward pass of the model. This means that any operations that require gradients, such as backward() or optimizer.step(), will not be executed. This is useful when you want to use the model for inference, but not for training.

Note that using no_grad() does not affect the state of the model, so you can still call model.eval() to put the model in evaluation mode and use it for inference.