autograd.function与without_grad

`autograd.Function` 和 `torch.no_grad` 都与 PyTorch 中的自动微分机制有关。

`autograd.Function` 是一个类，用于定义 PyTorch 中自定义的操作。通过继承 `autograd.Function` 类，可以定义一个新的运算，并实现其前向传播和反向传播的计算。使用自定义函数时，PyTorch 会记录用于计算输出的计算图，并可以在反向传播时使用该图计算梯度。

而 `torch.no_grad` 是一个上下文管理器，用于禁用梯度计算。当我们只需要进行前向计算时，可以使用该上下文管理器来减少计算、节省内存和提高计算速度。当我们需要进行反向传播计算时，则需要退出该上下文管理器。

需要注意的是，`torch.no_grad` 只是禁用了梯度的计算，在计算图中仍然会记录梯度的计算过程。而 `autograd.Function` 则是定义了新的计算图节点，可以在反向传播时使用这些节点计算梯度。