with torch.no_grad()理解

`torch.no_grad()`是PyTorch中的一个上下文管理器，用于在计算图中禁用梯度计算。当我们使用`torch.no_grad()`包裹代码块时，PyTorch不会为包裹的代码段中的操作构建计算图，这意味着在这部分代码中不会进行梯度计算和参数更新。

通常情况下，我们在进行评估/推理阶段使用`torch.no_grad()`来提高代码的执行效率，因为在这个阶段我们通常只关注前向传播，并且不需要计算梯度。通过禁用梯度计算，可以减少内存的使用和计算时间，提高代码的执行速度。

下面是一个使用`torch.no_grad()`的示例：

import torch

x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
y = torch.tensor([2.0])

with torch.no_grad():
    z = x + y

print(z.requires_grad)  # 输出: False

在上面的示例中，使用`torch.no_grad()`包裹的代码块中，变量`z`没有设置`requires_grad`属性，即不会进行梯度计算。