with torch.no_grad():加在哪
时间: 2023-08-19 13:10:49 浏览: 47
with torch.no_grad()可以加在需要在计算过程中不计算梯度的代码块中。这个代码块中的计算结果将不会被记录在计算图中,也不会对后续的反向传播产生影响。通常情况下,我们会将with torch.no_grad()用于测试阶段的代码,或者在不需要计算梯度的情况下进行前向传播。这样可以提高计算效率并减少内存消耗。[1][2][3]
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。
pytorch with torch.no_grad():
在PyTorch中,使用`with torch.no_grad():`可以创建一个上下文环境,在这个环境中计算的结果不会被自动求导。这在需要进行前向传播但不需要计算梯度的情况下非常有用。例如,当我们只是想对测试数据进行推断时,可以使用`with torch.no_grad():`来禁止自动求导以节省计算资源。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [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: 50%"]
- *2* [pytorch中with torch.no_grad():](https://blog.csdn.net/weixin_42769131/article/details/113106280)[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: 50%"]
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