with torch.no_grad() 位置

`torch.no_grad()` 是一个用于上下文管理器的函数，它可以在上下文中禁用梯度计算，以减少计算和内存开销。一般来说，当你只需要进行前向传播计算，并且不需要计算梯度时，就可以使用 `torch.no_grad()`。

在 PyTorch 中，可以将 `torch.no_grad()` 放在需要禁用梯度计算的代码块中，如下所示：

with torch.no_grad():
    # 禁用梯度计算的代码块
    output = model(input)

在上面的代码中，`with torch.no_grad()` 包含了需要禁用梯度计算的代码块，其中 `model(input)` 是一个前向传播计算，不需要计算梯度。

需要注意的是，当使用 `torch.no_grad()` 时，所有涉及到的变量都将被设置为 `requires_grad=False`，因此无法进行反向传播。如果需要计算梯度，则需要将 `torch.no_grad()` 放在不需要禁用梯度计算的代码块中。

相关问题

with torch.no_grad

`torch.no_grad()`是一个上下文管理器，用于在进行模型推理时禁用梯度计算。在这个上下文中，不会记录梯度信息，从而减少了内存消耗并提高了推理速度。这通常用于测试集上的模型推理，因为在测试集上不需要更新模型的参数。例如：

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

在这段代码中，`input`是输入数据，`model`是神经网络模型，`output`是模型的输出结果。在`with torch.no_grad()`的上下文中，模型的参数不会被更新，并且梯度计算不会被记录，从而加速了模型的推理过程。

with torch.no_grad()

`with torch.no_grad()` 是 PyTorch 中的一个上下文管理器，它被用来控制梯度计算是否开启。在这个上下文中，梯度计算被禁用，这意味着计算图不会被跟踪，从而可以提高代码的执行效率并减少内存消耗。一般在评估模型、推理过程以及对模型进行可视化时会使用 `with torch.no_grad()`。