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不关心额外的优化,可以使用torch.no_grad()。
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(...
model.eval() 和梯度的计算是正交的,各算个的,可以认为完全没有任何关系。 看图学:大模型面试:model.train() 和 model.eval() 什么作用?| 频次:★★★ | </>4 赞同 · 0 评论文章 发布后,有朋友私信说 model.eval() 是否和 torch.no_grad() 类似,停止中间激活的保存?因为推理也用不到反向传播。 然...
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 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...
with torch.inference_mode(): spec, spec_lengths, _ = tacotron2.infer(processed, lengths) print(spec[0].shape) ax[i].imshow(spec[0].cpu().detach(), origin="lower", aspect="auto") plot() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 输出:
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)@...
🚀 The feature, motivation and pitch When using tensor parallel and with torch.inference_mode(), any torch.distributed.tensor.parallel.ParallelStyle layers, we have: aten.mm.default: got mixed torch.Tensor and DTensor, need to convert all...
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