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。