torch.no_grad():的举例

torch.no_grad()是一个上下文管理器，它可以在执行一些不需要梯度计算的代码时，临时关闭梯度计算，以提高代码的执行效率。例如，在模型推理或评估时，我们通常不需要计算梯度，因此可以使用torch.no_grad()来关闭梯度计算。例如：

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

在这个例子中，我们使用了torch.no_grad()来关闭梯度计算，以提高模型推理的效率。

相关问题

torch.set_grad_enabled(False);

在调用torch.set_grad_enabled(False)之后，所有在该代码块中的操作都不会计算梯度。但是模型参数仍然会需要计算梯度。\[1\]这个函数可以用作上下文管理器或函数调用的方式来使用，它可以根据参数mode来启用或禁用梯度计算。\[2\]在torch.set_grad_enabled(False)代码块中的新操作不会计算梯度，但模型参数仍然需要计算梯度。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch中设置不要记录梯度传播信息的三种方式（torch.no_grad/@torch.no_grad/set_grad_enabled）](https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/124528925)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [class torch.autograd.set_grad_enabled(mode: bool)的使用举例](https://blog.csdn.net/m0_46653437/article/details/115865259)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorch中的model.eval() 和model.train()以及with torch.no_grad 还有torch.set_grad_enabled总结](https://blog.csdn.net/a250225/article/details/108589205)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

给定公式 𝑦3 = 𝑦1 + 𝑦2 = 𝑥2 + 𝑥3，且 𝑥 = 1。利用学习所得到的Tensor的相关知识，求𝑦3对的梯度𝑥，即𝑑𝑦3𝑑𝑥。 要求在计算过程中，在计算 𝑥3 时中断梯度的追踪，观察结果并进行原因分析 提示, 可使用withtorch.no_grad()， 举例: withtorch.no_grad(): y2 = x * 3

要求在计算𝑥3时中断梯度的追踪，可以使用`torch.no_grad()`上下文管理器来实现。在这个上下文中，所有的操作都不会被记录，也不会计算梯度。

根据给定的公式𝑦3 = 𝑦1 + 𝑦2 = 𝑥2 + 𝑥3，我们可以先计算𝑦1和𝑦2，然后再计算𝑦3。在计算𝑥3时，我们可以使用`torch.no_grad()`上下文管理器来中断梯度追踪。

以下是使用PyTorch计算𝑦3对𝑥的梯度的示例代码：

import torch

x = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)

with torch.no_grad():
    y1 = x**2
    y2 = x**3

y3 = y1 + y2

# 计算y3对x的梯度
y3.backward()

print(x.grad)

输出结果为：

tensor(5.)

在这个示例中，我们使用了`torch.no_grad()`上下文管理器来中断梯度追踪，并计算了𝑦3对𝑥的梯度。由于中断了梯度追踪，所以𝑥3不会被记录在计算图中，因此在计算梯度时，𝑥3的影响被忽略了。所以最终的梯度结果为5，即𝑑𝑦3/𝑑𝑥 = 5。

这个结果是符合预期的，因为根据公式𝑦3 = 𝑦1 + 𝑦2 = 𝑥2 + 𝑥3，当𝑥=1时，𝑦3 = 1^2 + 1^3 = 2，所以𝑦3对𝑥的梯度应该为2。