with torch.no_grad():的作用

### 回答1：
在PyTorch中，with torch.no_grad()是一个上下文管理器（context manager），其作用是暂时关闭自动求导机制，从而减少计算和内存开销。

在with torch.no_grad()语句块中执行的所有代码都不会被记录在计算图中，也就是说，不会生成梯度，从而减少了显存的使用和计算的时间。这对于在测试模型时非常有用，因为在测试时不需要计算梯度，而且可以加快模型的运行速度。

需要注意的是，当使用with torch.no_grad()语句块时，需要手动计算前向传播的结果，因为计算图中不会自动记录。如果需要计算梯度，需要在语句块外手动开启自动求导机制。

### 回答2：
`with torch.no_grad():`的作用是告诉PyTorch在代码块中不需要计算和保存梯度信息。在深度学习模型的推断阶段或者对模型进行评估时，通常不需要计算梯度，因为它会占用额外的内存空间并且降低运行速度。

梯度是用于求解损失函数相对于模型参数的偏导数，通过执行反向传播(backpropagation)算法进行参数更新。然而，在推断阶段，我们只关心模型对输入数据的预测输出，而不关心梯度。

使用`with torch.no_grad():`可以避免不必要的计算，特别是在大型模型或大量数据的情况下尤为重要。它不仅节约了内存和计算资源，还提高了代码的执行效率。

在`with torch.no_grad():`块中计算的张量会自动设置为不需要求导（即不需要保存梯度信息），这意味着无法通过这些张量进行反向传播，也不能调整参数更新。相反，这些计算仅仅用于生成预测或评估模型的性能。

在需要进行模型推断或仅需要使用模型进行前向传播的情况下，使用`with torch.no_grad():`是个很好的实践。这可以确保我们只计算必要的计算，并且能够快速有效地获取模型的输出结果。