torch.no_grad():禁用梯度计算,适用于任何需要禁用梯度计算的场景,包括推理和某些不需要梯度的训练步骤。 torch.inference_mode():不仅禁用梯度计算,还进行了额外的优化,使推理过程更加高效,专门为推理过程设计。 在推理过程中,建议使用torch.inference_mode(),因为它可以进一步优化推理性能。如果你只需要禁用梯度计算而...
在Pytorch 1.9版本中,更新了torch.inference_mode()方法,该方法与torch.no_grad()类似,都不会记录梯度。 然而不同的是torch.inference_mode()相比torch.no_grad()有更好的性能,并且会强制关闭梯度记录。并且不能在中途设置梯度。 下例来自于官方论坛的提问 ...
在PyTorch 中,torch.no_grad和torch.inference_mode都用于在推理(inference)过程中禁用梯度计算,以提高性能和减少内存消耗。然而,它们之间有一些关键的区别和使用场景。 torch.no_grad torch.no_grad是一个上下文管理器,用于临时禁用梯度计算。它通常用于推理阶段,以确保在前向传播过程中不计算梯度,从而节省内存和...
📚 The doc issue The page for torch.autograd.grad_mode.inference_mode is still up However, the page for torch.inference_mode is down, leaving a dead link on Google and my bookmarks :'( . Suggest a potential alternative/fix Restore the pag...
笔者从2020年09月开始加入腾讯云智能钛[1]项目组,借用官网的介绍是“为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持”,因为项目的需要,开始接触模型推理(Model Inference)和模型服务化(Model Serving),即模型部署(Model Deployment)。近期...
(x: torch.Tensor, y: torch.Tensor, output: torch.Tensor): n_elements = output.numel() grid = (x.numel(),) add_kernel.run(x, y, output, n_elements, warmup=False, grid=grid, BLOCK_SIZE=16) return output with torch.inference_mode(): t1 = torch.rand(5, device="cuda") t2 = ...
@torch.inference_modedefforward(self,idx:torch.Tensor,input_pos:torch.Tensor)-> torch.Tensor:B, T = idx.sizecos, sin =self.rope_cachecos = cos.index_select(0, input_pos)sin = sin.index_select(0, input_pos)mask =self.mask_cache.index_select(2, input_pos)mask = mask[:,:,:, :...
requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@...
04. 运行参考代码: 01. 导读 安装torch113、cuda116并运行demo【Transformer】 02. 显卡驱动版本 C:\Users\Administrator>nvidia-smi -l 10 Wed Sep 13 23:35:08 2023 ±---+ | NVIDIA-SMI 512.89 Driver Version: 512.89 CUDA Version: 11.6 | |---±---±---+ | GPU Name TCC/WDDM...
with torch.inference_mode(): for inputs, labels in calib_dataloader: model(inputs) print("calib done.") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. that's all. 就这么简单。 如果你有其他非分类模型,也可以直接把dataloader丢进来。请注意,这里的标签并没有用到。只需要统计数据的分布即可。