torch.no_grad() 是PyTorch 中的一个上下文管理器,用于在指定的代码块中禁用梯度计算。这在某些场景下非常有用,尤其是当你不需要进行反向传播计算梯度时,如模型评估和推理阶段。下面是对 torch.no_grad() 的详细解答: 1. torch.no_grad() 的作用 torch.no_grad() 的主要作用是临时禁用梯度计算。在PyTorch中...
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_data)end=time.time()print(f"禁用梯度模式耗时:{end - start...
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...
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; ...
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. ...
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。
withtorch.no_grad():output=model(data) 1. 2. 及时清理显存: 使用torch.cuda.empty_cache()及时清理显存,尤其是在进行长时间训练时。 使用更小的批量大小: 如果显存仍然不足,可以考虑减小批量大小。 模型切片: 对于大型模型,可以使用切片/分段的方式依次训练,以减少显存占用。