with torch.no_grad(): new_model.eval() features = new_model(img,datainput) 报错forward() takes 2 positional arguments but 3 were given, 如何修改代码
时间: 2024-01-16 18:03:01 浏览: 25
根据你提供的代码,可以看出 `img` 和 `datainput` 应该是两个不同的输入参数,但是在调用 `new_model` 的时候,却只传了一个参数。这就导致了报错提示中的 `forward() takes 2 positional arguments but 3 were given`。
要解决这个问题,可以将 `img` 和 `datainput` 合并成一个输入参数,如下所示:
```
with torch.no_grad():
new_model.eval()
features = new_model(img, datainput)
```
这样就只需要传入两个参数,而不是三个了。当然,这也要求你修改 `new_model` 的定义,使其接受两个参数作为输入。
相关问题
with torch.no_grad() 与 model.eval()
`torch.no_grad()` 和 `model.eval()` 是在 PyTorch 中用于控制模型的推断过程的两个相关方法。
`torch.no_grad()` 是一个上下文管理器,用于指定在其内部的代码块中不计算梯度。这对于在推断过程中节省内存和计算资源非常有用,因为我们通常不需要计算梯度。在使用 `torch.no_grad()` 包裹的代码块中,所有的张量操作都不会被追踪,也不会在反向传播中进行梯度计算。
`model.eval()` 是一个模型方法,用于将模型切换到评估模式。在评估模式下,模型中的一些特定层(例如,Dropout、Batch Normalization)可能会有不同的行为。通过调用 `model.eval()`,我们可以确保在推断过程中正确处理这些层。与 `torch.no_grad()` 不同,`model.eval()` 不仅关闭了梯度计算,还可能会改变模型的一些内部状态。
因此,当进行模型推断时,通常会同时使用 `torch.no_grad()` 和 `model.eval()`。例如:
```python
with torch.no_grad():
model.eval()
# 执行推断操作
```
这样可以确保在推断过程中关闭梯度计算,并且模型处于正确的评估模式。
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。