with torch.no_grad():什么作用

`with torch.no_grad():` 是一个上下文管理器，它的作用是禁用梯度计算。在这个上下文中，所有的操作都不会被记录在计算图中，也不会影响模型的梯度。这个功能通常用于推断阶段，因为在推断阶段我们不需要计算梯度，而且禁用梯度计算可以减少内存消耗并提高推断速度。

使用 `with torch.no_grad():` 的代码块中的所有张量都将不进行梯度计算，例如：

x = torch.randn((2, 3), requires_grad=True)
y = torch.randn((3, 4), requires_grad=True)

with torch.no_grad():
    z = x.mm(y)

print(z.requires_grad)

在上面的代码中，`z` 的 `requires_grad` 属性为 `False`，因为 `with torch.no_grad():` 使得 `x.mm(y)` 操作不进行梯度计算。

相关问题

with torch.no_grad的作用

torch.no_grad() 是一个上下文管理器，用于在代码块中临时禁用梯度计算。当我们不需要计算梯度时，可以使用 torch.no_grad() 来提高代码的执行效率。

在深度学习中，梯度计算是反向传播算法的关键步骤。然而，在推理阶段或者对模型进行评估时，并不需要计算梯度，只需要使用模型的前向传播结果。此时，通过使用 torch.no_grad() 可以避免不必要的内存消耗和计算开销。

当进入 torch.no_grad() 的上下文环境后，所有位于该环境中的操作都不会被记录用于自动求导，也不会构建计算图。这样可以减少内存的消耗，加快代码的执行速度。

例如，在模型推理阶段，我们可以使用 torch.no_grad() 来包装前向传播的代码，以提高推理速度:

with torch.no_grad():
    output = model(input)

在上述代码中，模型的前向传播过程不会被记录用于自动求导，从而提高了推理阶段的效率。

with torch.no_grad

with torch.no_grad是PyTorch中的一个上下文管理器，用于在评估模型时禁用梯度计算，以减少内存消耗和加速计算。在这个上下文中，所有的张量操作都不会被记录在计算图中，也不会计算梯度。这个上下文管理器通常用于测试和验证模型，以避免不必要的计算和内存消耗。