with torch.no_grad():作用域

with torch.no_grad():作用域是一个上下文管理器，用于临时禁用梯度计算。在这个作用域内，所有的张量操作都不会被记录梯度，也不会对requires_grad属性产生影响。这个作用域通常用于在不需要计算梯度的情况下进行推断或评估。在这个作用域内，可以使用其他方法来控制梯度计算的范围，比如方法1中的torch.enable_grad()或方法2中的装饰器@torch.enable_grad()。在方法1中，使用with torch.enable_grad()来控制requires_grad属性的作用域，可以将特定的计算包裹在梯度计算范围内。在方法2中，使用装饰器@torch.enable_grad()可以将整个函数的计算都包裹在梯度计算范围内。

相关问题

with torch.no_grad():函数作用

引用中提到了关于torch.no_grad()函数的作用。在PyTorch中，使用with torch.no_grad():可以创建一个上下文环境，其中的计算结果不会被记录梯度。也就是说，这段代码中的张量不会被用于计算梯度和反向传播算法。在引用中的例子中，使用了torch.no_grad()之后计算的新张量z，即使x和y的requires_grad为True，计算的结果z的requires_grad会被设置为False。这在一些只需要进行前向传播和推理的情况下非常有用，可以提高计算效率。因此，with torch.no_grad():函数的作用是在其中的代码块中禁用梯度计算和梯度传播，从而减少计算开销。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python:torch.no_grad()的作用 + requires_grad，grad_fn，grad的含义及使用](https://blog.csdn.net/TANGWENTAI/article/details/127234173)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Pytorch 中的 with torch.no_grad(): 详解](https://blog.csdn.net/Z2572862506/article/details/128648752)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [PyTorch 中的“with torch no_grad”有什么作用？](https://blog.csdn.net/m0_52848925/article/details/131179576)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

with torch.no_grad():什么作用

`with torch.no_grad():` 是一个上下文管理器，它的作用是禁用梯度计算。在这个上下文中，所有的操作都不会被记录在计算图中，也不会影响模型的梯度。这个功能通常用于推断阶段，因为在推断阶段我们不需要计算梯度，而且禁用梯度计算可以减少内存消耗并提高推断速度。

使用 `with torch.no_grad():` 的代码块中的所有张量都将不进行梯度计算，例如：

x = torch.randn((2, 3), requires_grad=True)
y = torch.randn((3, 4), requires_grad=True)

with torch.no_grad():
    z = x.mm(y)

print(z.requires_grad)

在上面的代码中，`z` 的 `requires_grad` 属性为 `False`，因为 `with torch.no_grad():` 使得 `x.mm(y)` 操作不进行梯度计算。