with torch.no_grad(): for data, targets in test_loader:中出现RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase. This probably means that you are not using fork to start your child processes and you have forgotten to use the proper idiom in the main module: if name == 'main': freeze_support() ... The "freeze_support()" line can be omitted if the program is not going to be frozen to produce an executable.

这个错误通常发生在使用 PyTorch 的 DataLoader 加载数据时，因为它在内部使用了 Python 的 `multiprocessing` 模块来加速数据读取。

和上一个问题类似，你需要在主模块中添加以下代码：

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()

这个代码片段需要添加到你的主模块中，并且在启动 DataLoader 之前。如果你的代码已经包含了这个代码片段，但仍然出现这个错误，那么可能是因为你的代码在多个进程中同时运行了。

你可以尝试在代码的其它位置添加这个代码片段，或者将你的代码封装成一个可执行文件，这样就可以避免这个错误了。

相关问题

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。

def test(): correct = 0 total = 0 with torch.no_grad: for data in test_loader: x, y =data y_pred = model(x) _, predicted = torch.max(y_pred, dim=1) total += y.size(0) correct += (predicted == y).sum().item() print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 *correct/total))

这段代码存在一个语法错误，在第 4 行应该调用 `torch.no_grad()` 方法而不是 `torch.no_grad` 属性。`torch.no_grad()` 方法是一个上下文管理器，它使得在该上下文中计算的所有张量都不会被跟踪梯度，从而提高了计算效率。

正确的代码应该是：

def test():
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            x, y = data
            y_pred = model(x)
            _, predicted = torch.max(y_pred, dim=1)
            total += y.size(0)
            correct += (predicted == y).sum().item()
    print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 * correct/total))

注意，在 `with` 语句中调用 `torch.no_grad()` 方法之后，所有在该上下文中计算的张量都不会被跟踪梯度，这有助于提高计算效率。然而，如果需要计算梯度，则需要退出该上下文并调用 `backward()` 方法。