with torch.no_grad(): if opt.update: # update all models (to fix SourceChangeWarning) for opt.weights in ['yolov5s.pt', 'yolov5m.pt', 'yolov5l.pt', 'yolov5x.pt', 'yolov3-spp.pt']: detect() create_pretrained(opt.weights, opt.weights) else: detect()
时间: 2023-05-31 13:06:43 浏览: 59
这段代码使用了PyTorch框架中的torch.no_grad()函数,该函数将在上下文中禁用梯度计算,从而使得在此上下文中进行的操作不会影响模型的梯度计算。如果opt.update为真,则在此上下文中进行的操作将会更新模型的参数。
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代码解释 with torch.no_grad(): if opt.update: # update all models (to fix SourceChangeWarning) for opt.weights in ['yolov7.pt']: detect() strip_optimizer(opt.weights) else: detect()
这段代码主要是用于检测目标,并且在进行检测时,使用了 `torch.no_grad()` 上下文管理器,以确保在进行前向传递时,不会计算梯度(因为检测目标时不需要计算梯度)。
如果 `opt.update` 为 True,则会更新所有模型权重(通过 `opt.weights = 'yolov7.pt'` 指定权重文件),并且通过 `strip_optimizer()` 函数,将优化器相关的信息从权重文件中删除,以避免在使用新权重进行推理时出现错误。
如果 `opt.update` 为 False,则直接进行目标检测,不进行任何权重更新操作。
with torch.no_grad():
`torch.no_grad()` 是 PyTorch 中一个上下文管理器,在进入这个上下文环境后,PyTorch 不会记录对变量的任何操作,也不会计算梯度,这样可以节省内存和计算时间。常用于测试代码或评估模型时。
举个例子
```
with torch.no_grad():
x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2
print(y.requires_grad) # False
```
这里我们用with torch.no_grad()禁止跟踪对tensor的操作,对于y来说也不需要求导,y.requires_grad 就是false
通常我们在评估模型时使用这个上下文管理器。
```
with torch.no_grad():
model.eval()
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
```
在评估模型时不需要求导,我们可以使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器,跳过计算梯度,从而提高计算速度和节省内存。