with torch.no_grad(): y_preds = TTA(images,model).cpu().numpy()
时间: 2024-05-25 09:12:29 浏览: 12
这段代码使用了 PyTorch 的上下文管理器 `torch.no_grad()`,它的作用是在这个上下文中禁用梯度计算,以减少内存的使用并加快前向计算的速度。这个上下文管理器适用于在推理时对模型进行前向计算,因为推理时不需要计算梯度。在这个上下文中,代码对输入的 `images` 进行了数据增强(TTA),并使用训练好的模型 `model` 进行前向计算得到预测结果 `y_preds`,最后将结果转换为 NumPy 数组并移动到 CPU 上。
相关问题
with torch.no_grad(): output = model(torch.from_numpy(frame))
这段代码使用了PyTorch的上下文管理器`torch.no_grad()`,它的作用是暂时关闭梯度计算。这意味着在这个上下文管理器内部的所有计算都不会被记录在计算图中,也不会影响模型的参数更新。这样可以减少内存消耗和加速计算,特别是当你只是对模型进行推断而不需要反向传播时。
在这个上下文管理器内部,`model`是一个PyTorch模型,`torch.from_numpy(frame)`将一个Numpy数组转换为PyTorch张量,并将其作为输入传递给模型。`output`是模型的输出,也是一个PyTorch张量。这段代码的作用是对输入张量`frame`进行前向传播,得到模型的输出,但不会对模型参数进行更新。
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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