with torch.no_grad():
时间: 2023-04-28 14:04:17 浏览: 93
`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。
相关问题
with torch.no_grad的作用
torch.no_grad() 是一个上下文管理器,用于在代码块中临时禁用梯度计算。当我们不需要计算梯度时,可以使用 torch.no_grad() 来提高代码的执行效率。
在深度学习中,梯度计算是反向传播算法的关键步骤。然而,在推理阶段或者对模型进行评估时,并不需要计算梯度,只需要使用模型的前向传播结果。此时,通过使用 torch.no_grad() 可以避免不必要的内存消耗和计算开销。
当进入 torch.no_grad() 的上下文环境后,所有位于该环境中的操作都不会被记录用于自动求导,也不会构建计算图。这样可以减少内存的消耗,加快代码的执行速度。
例如,在模型推理阶段,我们可以使用 torch.no_grad() 来包装前向传播的代码,以提高推理速度:
```python
with torch.no_grad():
output = model(input)
```
在上述代码中,模型的前向传播过程不会被记录用于自动求导,从而提高了推理阶段的效率。
with torch.no_grad()
The `torch.no_grad()` context manager is used to turn off PyTorch's gradient calculation feature. It is often used during inference or evaluation when we do not need to compute gradients, and doing so would only waste computation time and memory.
When we wrap a block of code with `torch.no_grad()`, all operations inside that block will have their `requires_grad` flag set to `False`, even if they were defined with `requires_grad=True`. This means that gradients will not be computed for those operations and the associated tensors.
Here is an example of using `torch.no_grad()`:
```
import torch
# Define a tensor with requires_grad=True
x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
# Wrap a block of code with torch.no_grad()
with torch.no_grad():
# Do some operations with x
y = x * 2
z = y.mean()
# Gradients will not be computed for y and z
print(y.grad_fn) # None
print(z.grad_fn) # None
# Gradients will still be computed for x
z.backward()
print(x.grad) # tensor([0.6667, 0.6667, 0.6667])
```