神经网络torch.no_grad()

torch.no_grad()是一个上下文管理器，它用于在计算梯度的时候临时关闭梯度计算。这个上下文管理器内的所有张量都不会被记录用于反向传播，从而可以大幅度加速计算预测值的过程，并且减少内存占用。这个函数通常在模型的评估过程中使用，因为在这个过程中，我们不需要计算梯度。

相关问题

torch.no_grad

torch.no_grad是一个上下文管理器，用于在PyTorch中禁止梯度计算，并在计算完成后自动启用梯度计算。在该上下文管理器内部，PyTorch将不会记录计算图中的操作，从而减少内存的使用并加快代码的执行速度。通常，当我们进行推断或评估时，我们不需要计算梯度，因此使用torch.no_grad可以提高代码的效率。例如，以下代码将使用torch.no_grad来计算神经网络在测试集上的准确率：

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

test_accuracy = 100 * correct / total
print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(test_accuracy))

with torch.no_grad

`torch.no_grad()`是一个上下文管理器，用于在进行模型推理时禁用梯度计算。在这个上下文中，不会记录梯度信息，从而减少了内存消耗并提高了推理速度。这通常用于测试集上的模型推理，因为在测试集上不需要更新模型的参数。例如：

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

在这段代码中，`input`是输入数据，`model`是神经网络模型，`output`是模型的输出结果。在`with torch.no_grad()`的上下文中，模型的参数不会被更新，并且梯度计算不会被记录，从而加速了模型的推理过程。