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
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.no_grad() 的主要用途是在不需要计算梯度的情况下,减少内存消耗并加速计算。这在模型评估或推理阶段非常有用,因为这些阶段通常不需要进行梯度计算。 2. 展示 torch.no_grad() 的基本使用方法 torch.no_grad() 的使用非常简单,只需要将不需要梯度计算的代码块放在 with torch.no_grad(): 语句块中即可。
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(...
計算グラフを切るにはdetach()かwith no_grad(): detach()はtensorをコピーする(予想) with no_grad():ならコピーは発生しない(予想) .requires_grad = Falseは,計算グラフを切らない 整理しようと思ったきっかけ:GAN GANのサンプルコードがどれも GANのよくあるコード fake = netG(z)...
例子: >>>x = torch.tensor([1], requires_grad=True)>>>withtorch.no_grad():...y = x *2>>>y.requires_gradFalse>>>@torch.no_grad()...defdoubler(x):...returnx *2>>>z = doubler(x)>>>z.requires_gradFalse
with torch.no_grad(): 在不需要计算梯度的情况下节省显存。 通过合理使用这些API进行显存管理,我们可以有效地减少显存的使用。 占用少量显存的测试代码示例 下面是一个简单的PyTorch代码示例,用于展示如何使用Python和Torch编写占用少量显存的代码。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义一个简单...
import torch# 创建一个需要梯度的张量x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)# 使用 no_grad() 上下文管理器with torch.no_grad(): y = x * 2 y.backward()print(x.grad) 输出: RuntimeError Traceback (most recent call last)Cell In[52], line 11 7 with torch.no_grad(): 8 y =...
在Pytorch 中,tensor 有一个 requires_grad 参数,如果设置为True,这个 tensor 的梯度就会被记录,则反向传播时,该 tensor 就会自动求导。显然,当处于测试或者推理阶段时,我们不需要反向传播,因此也不希望内存被大量 tensor 的梯度所占用,为了节约内存,我们应该把
with torch.no_grad(): for inputs, _ in dataloader: inputs = inputs.to(device) inputs = inputs.float() outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) predictions.extend(preds.tolist()) return predictions # 使用验证集进行预测 ...