set_requires_grad

set_requires_grad是一个函数，用于冻结或解冻神经网络中的参数。在深度学习中，通常使用预训练模型来加速训练过程。但是，预训练模型的参数可能不适用于新的任务，因此需要对模型进行微调。在微调过程中，我们可以选择冻结一些层的参数，只更新一些层的参数。set_requires_grad函数可以帮助我们实现这个目标。通过设置requires_grad属性，我们可以决定哪些层的参数需要更新，哪些层的参数需要冻结。

相关问题

import argparse import os from datetime import datetime import dataloader import numpy as np import torch from models.TC import TC from models.model import base_Model from trainer.trainer import Trainer, model_evaluate from utils import _calc_metrics, copy_Files from utils import _logger, set_requires_解释这段代码grad

这段代码是 Python 代码，用于导入 argparse、os、datetime、dataloader、numpy 和 torch 模块，并加载 TC 模型和 base_Model 模型，通过 Trainer、model_evaluate、_calc_metrics、copy_Files、_logger 和 set_requires_grad 函数进行模型训练、评估和文件复制等操作。 _calc_metrics 函数用于计算模型的评价指标，_logger 用于记录日志信息，set_requires_grad 函数用于设置模型中的参数是否需要梯度。

torch.set_grad_enabled(False)

`torch.set_grad_enabled(False)` 是一个函数，它用于在 PyTorch 中关闭自动求导功能，即关闭梯度计算。当我们不需要计算梯度时，可以使用该函数来提高代码的执行效率，减少内存消耗。例如，当我们只是需要使用一个训练好的模型进行推理时，就可以关闭自动求导功能。

在调用 `torch.set_grad_enabled(False)` 后，所有的计算图都不会计算梯度，即使输入的张量有 `requires_grad=True`。因此，在执行代码时，我们需要确保已经计算完成的张量不需要再进行求导操作。