>>> with torch.no_grad(): ... text_embeddings = text_encoder(text_input.input_ids.to(torch_device))[0] ... 我如何退出这个for循环

在PyTorch中，`with torch.no_grad():` 是一个上下文管理器，它创建了一个在该块内部关闭自动梯度计算的环境。如果你想在完成对 `text_embeddings` 的处理后退出for循环，你通常会在循环外部编写`break` 或者 `return` 语句。

例如，如果你是在一个循环里执行这个操作，并想在某个条件满足时结束循环，你可以这样做：

for loop_variable in some_list:
    # ...其他代码...
    with torch.no_grad():
        text_embeddings = text_encoder(text_input.input_ids.to(torch_device))[0]

    if some_condition:  # 如果满足某个条件
        break  # 立即退出循环

# 或者如果你想直接返回结果并结束循环
if some_other_condition:
    return text_embeddings  # 结束循环并返回值

记住，`no_grad()` 会暂时停止梯度计算，所以当你需要保存模型状态或者计算梯度时，应该在它的外面设置。