with torch.no_grad(): Out = model(INoisy)
时间: 2024-06-03 17:12:16 浏览: 14
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。
相关问题
with torch.no_grad(): # this can save much memory Out = model(INoisy)
withwith torchwith torch.nowith torch.no_gradwith torch.no_grad()with torch.no_grad():with torch.no_grad():这with torch.no_grad():这是with torch.no_grad():这是一with torch.no_grad():这是一种with torch.no_grad():这是一种上with torch.no_grad():这是一种上下with torch.no_grad():这是一种上下文with torch.no_grad():这是一种上下文管理with torch.no_grad():这是一种上下文管理器with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requireswith torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_gradwith torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为Falsewith torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因此with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因此无with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因此无法with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因此无法计with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因此无法计算with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因此无法计算其with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因此无法计算其梯with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因此无法计算其梯度with torch.no_grad():这是一种上下文管理器,用于在执行期间禁止梯度计算。它可以提高代码的执行效率,因为在执行期间不需要计算梯度。在使用该管理器的语境下,计算图被禁止更新,张量的.requires_grad属性被设置为False,因此无法计算其梯度。
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。
相关推荐
![application/x-zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)