start=time.time()for_inrange(1000):output=model(input_data)end=time.time()print(f"默认模式耗时:{end - start:.4f} 秒")# 使用 no_grad 模式 start=time.time()withtorch.no_grad():for_inrange(1000):output_no_grad=model(input_d
torch.no_grad是PyTorch中的一个上下文管理器,用于暂时将网络中的所有操作设置为不需要计算梯度。这在进行模型推理(inference)或评估(evaluation)时非常有用,因为在这些阶段,我们通常不需要更新模型的权重,因此无需计算梯度。禁用梯度计算可以减少内存消耗并加速计算过程。
一般我们在训练完模型的测试阶段是不用计算梯度的,通常会用到with torch.no_grad():使得这行代码下面的几行都不用计算梯度,但除此之外的另一个比较好的办法就是装饰器@torch.no_grad(),简单理解这个作用就是放在某个函数前面,使整个函数内的代码都不用计算梯度,例子如下: @torch.no_grad() def test_img(...
with torch.no_grad() 有无梯度的计算(不用计算和存储gradient,节省显存) 在该模块下,所有计算得出的tensor的requires_grad都自动设置为False 右部分的model计算得到的tensor没有grad_fn,也就是不带梯度(因为没有上一级的函数),因此loss无法从这些tensor向上传递,产生这些tensor的网络参数不会更新。也就是说只使用...
现在我们可以利用model.paremeters()和model.zero_grad()使得这些步骤更简洁,特别是,当我们有一个更复杂的模型时,使得我们更不容忘记某些参数。 with torch.no_grad(): for p in model.parameters(): p -= p.grad * lr model.zero_grad() 1. ...
torch.set_grad_enabled(self.prev) 首先执行no_grad中的init函数,将False幅值给prev; 再执行enter函数,从官网得知torch.is_grad_enabled()Returns True if grad mode is currently enabled. 将prev赋值为当前grad mode,便于执行结束后恢复原状; 使用torch.set_grad_enabled(False)将grad mode设置为False; ...
with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算 for data, target in test_loader: output = model(data) test_loss += criterion(output, target).item() # 累加损失 pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) # 获取预测值 correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() ...
with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) predicted_class = output.argmax(1) ``` 根据任务需求,将模型输出转化为可读信息,图像分类需匹配标签,文本生成需解码为自然语言。 在使用过程中,可能会遇到以下问题: 环境报错:检查Python版本、库的兼容性,使用虚拟环境(如venv)隔离依赖冲突。
new_data_tensor=new_data_tensor.view(new_data_tensor.size(0),-1)# 进行预测withtorch.no_grad():# 关闭梯度计算 predictions=wqrf(new_data_tensor)# 重塑预测结果以匹配每个样本有两个3维向量的输出 predictions=predictions.view(predictions.size(0),2,-1)# 打印预测结果print('预测结果:',predictions...
self.input_data=input_datadefrun(self):withtorch.no_grad():self.model(self.input_data)# 创建并启动多线程threads=[InferenceThread(model,data)fordataininput_dataset]forthreadinthreads:thread.start() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ...