在PyTorch 中,默认情况下,所有的张量操作都会被跟踪,以便于在反向传播时计算梯度。这种行为在训练模型时非常有用。然而,在模型评估或者推理阶段,我们不需要计算梯度,这时候使用torch.no_grad()可以有效地减少内存消耗。 减少内存开销的代码示例 以下是一个简单的示例,展示了如何使用torch.no_grad()减少内存开销。在这...
可以看到在with torch.no_grad()包裹下, tensor c已经不再有grad_fn,即梯度不被跟踪,且requires_grad是False。这时用c.backward()就会报错:RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 2. 至此官网的内容差不多了,但是自己又想如果tensor c参与运算,那之后的t...
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...
这里的结果和对整个网络使用requires_grad=False是一样的,原因同上,不再赘述。实际上with torch.no_grad()一般用于固定第一个网络参数,只训练后面一个网络的情况(如GAN中训练D时用with torch.no_grad()包裹住G的前向过程以固定G参数),也一般用于模型的验证环节。 其实with torch.no_grad()就像一堵墙,被它包...
model.eval()负责改变batchnorm、dropout的工作方式,如在eval()模式下,dropout是不工作的。 torch.no_grad()负责关掉梯度计算,节省eval的时间。 只进行inference时,model.eval()是必须使用的,否则会影响结果准确性。 而torch.no_grad()并不是强制的,只影响运行效率。
with后部分,可以将with后的语句运行,将其返回结果给到as后的变量(sh),之后的代码块对close进行操作。 2.关于with torch.no_grad(): 在使用pytorch时,并不是所有的操作都需要进行计算图的生成(计算过程的构建,以便梯度反向传播等操作)。而对于tensor的计算操作,默认是要进行计算图的构建的,在这种情况下,可以使用...
requires_grad) #答案是? a=torch.tensor([1.1],requires_grad=True) b=a*2 print(b.requires_grad) #答案是? a=torch.tensor([1.1],requires_grad=True) with torch.no_grad(): b=a*2 print(a.requires_grad) print(b.requires_grad) #答案是? 答案是:假真真假。 backward() 一个requires_grad...
而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作,以起到加速和节省显存的作用,具体行为就是停止gradient计算,从而节省了GPU算力和显存,但是并不会影响dropout和batchnorm层的行为。 使用场景 如果不在意显存大小和计算时间的话,仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation的结果;而with torch.zero_grad...
torch.no_grad() 用于测试 / 推断时使用 而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作,以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新,从而节省了GPU算力和显存,但是并不会影响dropout和BN层的行为。 该模式不会影响各层的gradient计算行为,即gradient计算和存储与...
禁用梯度计算:在 with torch.no_grad() 块内,所有涉及 requires_grad=True 的张量操作都不会生成计算图,也不会存储中间梯度。这可以显著减少内存消耗,并加快推理过程。 提升推理效率:在模型推理或评估阶段,我们通常不需要计算梯度,因此可以使用 with torch.no_grad() 来禁用梯度计算,从而提高推理效率。 避免误操作...