with torch.no_grad(): for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) epoch_loss_eval.append(loss.item()) valid_loss = np.mean(epoch_loss_eval) loss_vals_eval.append(valid_loss) if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss model_to_save = model.module if hasattr(model, "module") else model model_to_save.save_pretrained('./saved_model') torch.cuda.empty_cache()这段什么意思

这段代码是用于在 PyTorch 中进行模型评估和保存最佳模型的过程。首先，使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，以节省内存和加快计算。然后，使用迭代器 `pbar` 逐批次地遍历数据集。对于每个批次，将输入数据移动到 GPU 上，并通过模型进行前向传递得到输出。接下来，计算损失并将其添加到 `epoch_loss_eval` 列表中。在遍历完整个数据集后，计算所有批次的平均损失，并将其添加到 `loss_vals_eval` 列表中。如果当前的平均损失小于最佳平均损失，则更新最佳平均损失，并保存模型在 `./saved_model` 文件夹下。最后，清空 GPU 缓存以释放内存。

相关问题

with torch.no_grad(): for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader): output = model_res(data)

这段代码是用来测试神经网络模型的。`torch.no_grad()`是一个上下文管理器，可以在其内部关闭梯度计算，以减少内存消耗并加快代码的执行速度。`dataloader`是一个数据加载器，用于从数据集中加载数据进行训练或测试。在这个循环中，每次迭代会从`dataloader`中取出一个batch的数据，然后将这个batch的数据作为输入传给`model_res`模型进行前向计算，得到输出`output`。由于在测试过程中不需要进行反向传播，因此使用`torch.no_grad()`来关闭梯度计算，以减少内存消耗和计算时间。

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。