python @torch.no_grad()

@torch.no_grad() 是一个上下文管理器，用于在 PyTorch 中关闭梯度计算。在这个上下文中，所有的操作都不会被记录以用于梯度计算，从而提高代码的执行效率并节省内存空间。

当我们不需要计算梯度时，比如在模型的推理阶段或者只是进行前向传播而不需要反向传播时，可以使用 @torch.no_grad() 来关闭梯度计算。

例如：

import torch

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)

with torch.no_grad():
    y = x * 2

print(y.requires_grad)  # False

在上面的例子中，通过 @torch.no_grad() 上下文管理器，我们在计算 y 的过程中禁止了梯度计算。因此，y 的 requires_grad 属性被设置为 False，表示 y 不需要计算梯度。

相关问题

python中with torch.no_grad

在Python中，使用`with torch.no_grad()`语句块可以控制在其中的计算不会对tensor的梯度进行跟踪和计算。这在PyTorch中非常常见。在这个语句块中，所有通过计算得到的tensor的`requires_grad`属性都会被自动设置为False，这意味着这些tensor不再需要梯度信息。这样可以提高计算效率并减少内存消耗。当我们不需要进行反向传播（即不需要计算梯度）时，使用`torch.no_grad()`可以很方便地禁用梯度计算。

python中with torch.no_grad():

在Python中，使用“with torch.no_grad()”可以开启上下文管理器，从而使得在这个上下文环境中的运算不计算梯度。这通常用于在推理模型时，在模型输出之后进行的后处理，避免计算梯度，提高代码的执行效率。