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 ...
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(...
有关可用的捆绑包及其用法,请参阅 Tacotron2TTSBundle。 bundle = torchaudio.pipelines.TACOTRON2_WAVERNN_PHONE_LJSPEECH processor = bundle.get_text_processor() tacotron2 = bundle.get_tacotron2().to(device) text = "Hello world! Text to speech!" with torch.inference_mode(): processed, lengths =...
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...
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)@...
🐛 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...
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@...
batch_loop(iterable=train_loader): # model.train() # 正确的位置,保证每一个batch都能进入model.train()的模式 data, target = Variable(data), Variable(target) # Inference output = model(data) loss_t = F.nll_loss(output, target) # The iconic grad-back-step trio optimizer.zero_grad() ...
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