with torch.nograd
时间: 2023-12-13 19:50:07 浏览: 54
The `torch.no_grad()` context manager in PyTorch is used to temporarily disable gradient calculations. It is often used during inference or evaluation, when we don't need to compute gradients for backpropagation.
Here's an example:
```
import torch
x = torch.tensor([3.0], requires_grad=True)
y = torch.tensor([4.0], requires_grad=True)
with torch.no_grad():
z = x * y
print(z.requires_grad) # False
```
In this example, `z` is computed within the `torch.no_grad()` block, so it does not require gradients. If we didn't use `torch.no_grad()`, `z` would have `requires_grad=True` by default.
相关问题
python with torch.nograd()
`torch.no_grad()` 是 PyTorch 中的一个上下文管理器(context manager),用于禁用梯度计算。在使用 `torch.no_grad()` 包裹的上下文中,PyTorch 不会为操作构建计算图,从而节省内存并加快计算速度。
在深度学习中,通常需要进行两种操作:训练(需要计算和更新梯度)和推断(不需要计算梯度)。使用 `torch.no_grad()` 可以将推断过程中不需要计算梯度的部分包裹起来,提高推断效率。
下面是一个示例,展示了如何使用 `torch.no_grad()`:
```python
import torch
# 创建一个模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# 创建输入数据
input_data = torch.randn(1, 10)
# 在推断过程中使用 torch.no_grad()
with torch.no_grad():
# 前向传播
output = model(input_data)
print(output)
```
在上述示例中,`torch.no_grad()` 用于包裹前向传播过程,这样在这个上下文中不会计算梯度。
with torch.nograd是用来做什么的
`torch.no_grad()` 是一个上下文管理器,用于指定一段代码块不需要计算梯度。在这个代码块中,不会记录计算图的操作,也不会进行反向传播。这通常用于评估模型或者执行推断时,以减少内存消耗和提高代码执行效率。
使用 `torch.no_grad()` 包裹代码块后,代码中的所有张量(tensor)都将被设置为不需要计算梯度,这意味着它们无法被用于计算梯度或者更新模型参数。
举个例子,下面的代码块中,变量 `x` 和 `y` 将被设置为不需要计算梯度,而 `z` 将会被记录在计算图中,可以用于计算梯度或者更新模型参数:
```python
import torch
x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
y = torch.ones(2, 2, requires_grad=False)
with torch.no_grad():
z = x + y
# z 不需要计算梯度,x 和 y 需要计算梯度
print(x.requires_grad) # True
print(y.requires_grad) # False
print(z.requires_grad) # False
```