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 版本中引入的一个上下文管理器,用于在推理(inference)模式下禁用梯度计算和某些与训练相关的操作。如果你的 PyTorch 版本低于 1.9.0,那么你将无法使用 inference_mode。 你可以通过以下代码检查你的 PyTorch 版本: python import torch print(torch.__version__) 如果你的版本低于...
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_mode(): # 遍历数据加载器中的数据批次 for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): # 将数据发送到目标设备 X, y = X.to(device), y.to(device) # 1. 正向传播 test_pred_logits = model(X) # 2. 计算并累积损失 loss = loss_fn(test_pred_logits, y) test_loss += loss....
output_type: type = self.configure_output_type()def predict_fn(request: input_type): # type: ignore return self.predict(request) with torch.inference_mode(): return self.predict(request)fastapi_app.post("/predict", response_model=output_type)(predict_fn)@...
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...
x = dropout_add_fused_train(x, to_add, drop_rate)else:# inference modex = dropout_add_fused(x, to_add, drop_rate) WindowProcess # WindowProcess优化kernel 融合了SwinTransformer中关于shift window及window划分的操作,包括 - window cyclic shift和window partition - window merge和reverse cyclic shif...
fuse_conv_bn会fuse两个都在inference模式下的conv layer和batchnorm layer,替换成一个新的conv layer。正常逻辑下,我们会拿一个patch先点乘conv.weight,得到一个标量,然后再normalize这个标量。但是inference模式下weight是固定的,所以我们可以直接把normalize放在conv.weight上。