torch.inference_mode()是 PyTorch 1.9.0 引入的一个新的上下文管理器,用于进一步优化推理过程。它不仅禁用梯度计算,还对推理过程进行了一些额外的优化,以提高性能。 作用 禁用梯度计算:与torch.no_grad()一样,torch.inference_mode()也禁用梯度计算。 优化推理性能:torch.inference_mode()进行了额外的优化,使推理...
torch.inference_mode是 PyTorch 1.9.0 引入的一个新的上下文管理器,专门用于推理阶段。与torch.no_grad类似,它也禁用梯度计算,但它还做了更多优化,以进一步提高性能和减少内存消耗。 示例用法 代码语言:javascript 复制 importtorch model=...# 你的模型 input_tensor=...# 输入张量withtorch.inference_mode(...
inference_mode 是在PyTorch 1.9.0 版本中引入的。如果你的 PyTorch 版本低于 1.9.0,你将无法使用这一特性。你可以通过以下代码检查你的 PyTorch 版本: python import torch print(torch.__version__) 如果输出的版本号低于 1.9.0,你需要升级 PyTorch。 如果版本过旧,则升级PyTorch到支持inference_mode的版本: ...
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 ...
inference时,模型加载 python torch.load(file.pt, map_location=torth.device("cuda"/"cuda:0"/"cpu")) 1.2 单机多卡 两种方式: torch.nn.DataParallel:早期 PyTorch 的类,现在已经不推荐使用了; torch.nn.parallel.DistributedDataParallel:推荐使用; 1.2.1 方式一:torch.nn.DataParallel(不推荐) 1.2.1.1 简单...
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@...
🐛 Describe the bug torch.compile(model.generate) cannot run under torch.inference_mode() with dynamic input shape, but it can run if I change torch.inference_mode() to torch.no_grad(). Users use torch.inference_mode() in most cases, woul...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - torch.inference_mode and tensor subclass: RuntimeError: Cannot set version_counter for inference tensor · pytorch/pytorch@724faac
from peft import LoraConfig peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, target_modules= lora_modules ) peft_model = get_peft_model(model, peft_config) peft_model.is_parallelizable = True peft_model.model_parallel =...