ith torch.no_grad(): correct = 0 total = 0
时间: 2024-05-30 13:10:42 浏览: 49
这段代码片段使用了 PyTorch 的上下文管理器 `torch.no_grad()`,它可以暂时关闭梯度计算,以减少内存消耗并加速代码执行。在这个上下文管理器中,`correct` 和 `total` 被初始化为 0,用于记录模型的预测准确率。在模型推理时,通过对比模型预测的类别和真实标签的差异,来更新 `correct` 和 `total` 的值。最终 `correct/total` 就是模型的预测准确率。
相关问题
torch.no_grad():
torch.no_grad()是PyTorch中的一个上下文管理器,用于在代码块中关闭梯度跟踪。在使用torch.no_grad()包裹的代码块中,PyTorch将不会跟踪这些操作的梯度信息,从而减少了计算和内存消耗。
具体使用方法是在代码块外部使用`with torch.no_grad():`将需要关闭梯度跟踪的代码包裹起来。在这个代码块中,所有的操作都不会对梯度进行跟踪和计算。
举个例子,如果我们有一个张量x和一个张量w,我们想要计算它们的乘积y,并且不希望计算y的梯度,我们可以使用torch.no_grad()来实现:
```
import torch
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
w = torch.tensor([3.0], requires_grad=True)
with torch.no_grad():
y = x * w
```
在这个例子中,我们通过将x和w张量的`requires_grad`属性设置为True,表示我们希望计算它们的梯度。然而,在torch.no_grad()的上下文中,对于y的计算不会被跟踪,也不会生成梯度信息。因此,在执行`y.backward()`时会报错。
总结来说,torch.no_grad()是一种在特定代码块中关闭梯度跟踪的方法,可以在训练阶段使用,以减少计算和内存消耗。
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。
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