with torch.no_grad(): pred = torch.max(rev,1)[1] accu = (pred == lab).sum() / 16
时间: 2024-04-20 20:23:35 浏览: 7
这段代码是使用PyTorch进行推理时的一个示例。其中,torch.no_grad()是一个上下文管理器,用于禁止计算图的梯度跟踪,以减少内存消耗。pred是根据rev张量中每行的最大值索引得到的预测结果。accu是计算预测结果与lab张量相等的元素数量,并将其除以16得到准确率。请注意,这里的16是一个示例值,实际应根据具体情况进行修改。
相关问题
with torch.no_grad(): output = model(image)
这行代码使用了 `torch.no_grad()` 上下文管理器,该上下文管理器可以临时禁用 PyTorch 的梯度计算功能,以减少内存消耗并加速推理过程。在这个上下文管理器中,我们将输入的图片 `image` 作为模型的输入,并通过模型进行前向传播计算,得到输出张量 `output`。由于我们已经禁用了梯度计算功能,`output` 张量不会保存任何梯度信息,因此也就无法进行反向传播更新模型参数。这样,我们就可以在不需要进行训练的情况下使用模型进行推理,从而提高计算效率。
with torch.no_grad(): Out = model(INoisy)
这段代码使用了PyTorch的上下文管理器`torch.no_grad()`,它可以在一段代码块中禁用梯度计算,以减少内存消耗并提高代码执行效率。在这个代码块中,模型`model`接收到一个名为`INoisy`的输入,执行前向传递(forward pass)并返回输出`Out`,但是不会计算梯度。这通常用于测试模型,因为在测试阶段我们只需要得到模型的输出,不需要计算梯度。
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