python中with torch.no_grad():
时间: 2023-05-01 14:05:45 浏览: 60
在Python中,使用“with torch.no_grad()”可以开启上下文管理器,从而使得在这个上下文环境中的运算不计算梯度。这通常用于在推理模型时,在模型输出之后进行的后处理,避免计算梯度,提高代码的执行效率。
相关问题
with torch.no_grad():函数作用
引用中提到了关于torch.no_grad()函数的作用。在PyTorch中,使用with torch.no_grad():可以创建一个上下文环境,其中的计算结果不会被记录梯度。也就是说,这段代码中的张量不会被用于计算梯度和反向传播算法。在引用中的例子中,使用了torch.no_grad()之后计算的新张量z,即使x和y的requires_grad为True,计算的结果z的requires_grad会被设置为False。这在一些只需要进行前向传播和推理的情况下非常有用,可以提高计算效率。因此,with torch.no_grad():函数的作用是在其中的代码块中禁用梯度计算和梯度传播,从而减少计算开销。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python:torch.no_grad()的作用 + requires_grad,grad_fn,grad的含义及使用](https://blog.csdn.net/TANGWENTAI/article/details/127234173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Pytorch 中的 with torch.no_grad(): 详解](https://blog.csdn.net/Z2572862506/article/details/128648752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [PyTorch 中的“with torch no_grad”有什么作用?](https://blog.csdn.net/m0_52848925/article/details/131179576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
python @torch.no_grad()
@torch.no_grad() 是一个上下文管理器,用于在 PyTorch 中关闭梯度计算。在这个上下文中,所有的操作都不会被记录以用于梯度计算,从而提高代码的执行效率并节省内存空间。
当我们不需要计算梯度时,比如在模型的推理阶段或者只是进行前向传播而不需要反向传播时,可以使用 @torch.no_grad() 来关闭梯度计算。
例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
with torch.no_grad():
y = x * 2
print(y.requires_grad) # False
```
在上面的例子中,通过 @torch.no_grad() 上下文管理器,我们在计算 y 的过程中禁止了梯度计算。因此,y 的 requires_grad 属性被设置为 False,表示 y 不需要计算梯度。