torch.no_grad(

torch.no_grad() 是一个上下文管理器，用于在 PyTorch 中禁用梯度计算。在使用该上下文管理器时，所有的操作都不会跟踪梯度，这可以提高代码的运行效率。

当我们只需要进行前向传播而不需要计算梯度时，可以使用 torch.no_grad() 来节省内存和计算资源。这在进行推理、评估模型或者进行预测时特别有用。

例如，使用 torch.no_grad() 包裹的代码块中的计算不会被纳入到自动求导的计算图中，也就是说不会对其进行梯度计算和更新。

以下是一个使用 torch.no_grad() 的示例：

import torch

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0], requires_grad=True)

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

print(z.requires_grad)  # False

在上面的示例中，使用 torch.no_grad() 包裹的代码块中的张量 z 不会被跟踪梯度，因此它的 requires_grad 属性为 False。

相关问题

torch.no_grad

`torch.no_grad()` 是一个上下文管理器（context manager），用于在 PyTorch 中禁用梯度计算。当我们使用 `torch.no_grad()` 包含一些代码时，PyTorch 不会跟踪该代码段中的操作，也不会为这些操作计算梯度。这在评估模型时非常有用，因为我们不需要计算梯度，而只需要进行前向传播。

例如，如果我们只是想对模型进行评估，而不需要更新模型的权重，我们可以在 `torch.no_grad()` 中使用模型进行预测，从而禁用梯度计算。这可以提高代码的效率并减少内存使用。

下面是一个使用 `torch.no_grad()` 的示例代码：

with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)

在上面的代码中，`model` 是一个 PyTorch 模型，`inputs` 是模型的输入。通过使用 `torch.no_grad()` 包含 `model(inputs)`，我们禁用了梯度计算，从而在不需要更新模型权重的情况下进行了模型评估。

with torch.no_grad

with torch.no_grad是PyTorch中的一个上下文管理器，用于在评估模型时禁用梯度计算，以减少内存消耗和加速计算。在这个上下文中，所有的张量操作都不会被记录在计算图中，也不会计算梯度。这个上下文管理器通常用于测试和验证模型，以避免不必要的计算和内存消耗。