在推理模式下使用with torch.no_grad():在哪里加

在 PyTorch 中，`torch.no_grad()` 是一个上下文管理器，可以在进入这个上下文时自动关闭梯度计算，离开这个上下文时自动重新打开梯度计算。这个上下文管理器通常用于推理模式下，因为在推理模式中不需要计算梯度，关闭梯度计算可以提高代码的执行效率。

你可以在需要关闭梯度计算的代码块前添加 `with torch.no_grad():`，这样在这个代码块中就可以自动关闭梯度计算了。例如：

with torch.no_grad():
    # 推理模式下的代码块，不需要计算梯度

如果你想要在这个代码块中计算梯度，可以使用 `torch.enable_grad()` 来重新打开梯度计算。例如：

with torch.no_grad():
    # 推理模式下的代码块，不需要计算梯度
    with torch.enable_grad():
        # 开启梯度计算，可以计算梯度的代码块

需要注意的是，在 `torch.no_grad()` 中的张量操作都不会被追踪，也就是说这些操作不会被记录到计算图中，因此也不能进行反向传播。

相关问题

with torch.no_grad():

A：with torch.no_grad()是一个上下文管理器，用于在PyTorch中临时关闭梯度计算，以提高推理的效率，并降低内存消耗。在这种情况下，计算图不会跟踪发生在上下文管理器中的操作，因此在GPU内存方面可以获得更好的性能。同时，当我们想要取回梯度信息时，我们可以再次打开梯度计算。

解释： with torch.no_grad(): for t in test_loader: imgs, targets = t

这段代码是使用PyTorch进行深度学习模型测试时常用的代码结构。具体解释如下：

1. `with torch.no_grad():`：这个语句表示在该代码块中不进行梯度计算，即不会对模型参数进行更新，只是进行测试或推理。

2. `for t in test_loader:`：这个语句表示对测试集中的每个样本进行测试，`test_loader`是一个PyTorch的数据加载器，可以批量加载数据。

3. `imgs, targets = t`：这个语句表示将每个样本的输入数据和目标数据分别赋值给`imgs`和`targets`变量，`imgs`是输入的图像数据，`targets`是该图像对应的目标标签数据。在测试过程中，目标数据一般是不用的，只需要对输入数据进行预测即可。

在这个代码块中，我们可以根据需要对每个样本进行预测，然后将预测结果与目标数据进行比较，从而评估模型的性能。需要注意的是，在测试过程中要关闭梯度计算，否则会浪费计算资源，而且可能会影响测试结果。