是在train.py中加吗
时间: 2024-03-21 09:42:15 浏览: 26
通常情况下,`with torch.no_grad():`是在进行推理(inference)或验证(validation)时使用的。在训练(training)过程中,需要计算梯度以更新模型参数,因此不应该使用`with torch.no_grad():`。
如果你在训练过程中出现了 `RuntimeError: Inplace update to inference tensor outside InferenceMode is not allowed.` 的错误,可能是因为你在训练时误用了`with torch.no_grad():`导致的。此时应该检查代码中是否有使用`with torch.no_grad():`来包装训练代码块的情况,并将其删除或注释掉。
如果你需要在训练过程中关闭某些层或某些参数的梯度计算,可以在定义模型时使用`requires_grad=False`来关闭这些参数的梯度计算,或者在优化器(optimizer)中指定`requires_grad=False`的参数列表。例如:
```
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 28 * 28, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 10)
# 关闭某些参数的梯度计算
self.conv1.weight.requires_grad = False
self.conv1.bias.requires_grad = False
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = x.view(-1, 128 * 28 * 28)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义优化器
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.001)
```
这样,模型中的`self.conv1.weight`和`self.conv1.bias`的梯度计算就被关闭了。在定义优化器时,使用`filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())`来过滤掉不需要计算梯度的参数。
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