net.eval()和with.no_grad

net.eval()是PyTorch中的一个函数，用于将神经网络模型切换到评估模式。在评估模式下，模型的行为会发生变化，例如，Batch Normalization和Dropout层的行为会发生变化。在训练模式下，Batch Normalization和Dropout层会随机地丢弃一些神经元，以增加模型的泛化能力。而在评估模式下，Batch Normalization和Dropout层会保留所有的神经元，以便更好地评估模型的性能。

with.no_grad是PyTorch中的一个上下文管理器，用于在评估模式下禁用梯度计算。在评估模式下，我们通常不需要计算梯度，因为我们只是使用模型来进行预测。禁用梯度计算可以减少计算量，提高模型的性能。with.no_grad可以用来包装一些代码块，以便在该代码块中禁用梯度计算。

相关问题

.eval和with torch.no_grad():

.eval和with torch.no_grad()都是在PyTorch中用于控制模型的运行模式的方法。.eval()方法用于将模型设置为评估模式，即在测试或验证阶段使用。在评估模式下，模型的行为会发生一些改变，例如Batch Normalization和Dropout层会被固定，不会进行随机性操作，以保证结果一致性。[1][2]

而with torch.no_grad()是一个上下文管理器，用于临时禁用梯度计算。在这个上下文中，所有的操作都不会被记录用于计算梯度，从而节省了计算和存储梯度所需的内存和时间。这对于在推理阶段或者只需要前向传播的情况下非常有用。[1][2][3]

需要注意的是，.eval()方法只是将模型设置为评估模式，但仍然会计算梯度，因此在需要控制梯度计算的情况下，需要结合使用with torch.no_grad()来确保不计算梯度。[3]

综上所述，.eval()方法用于将模型设置为评估模式，而with torch.no_grad()用于临时禁用梯度计算，以加速和节省内存。两者可以结合使用，以控制模型的运行模式和梯度计算。

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

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。