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 ...
而笔者上一系列介绍到Nvidia的Triton Inference Server[3],官方文档中说也能支持PyTorch模型服务化,不过只能支持TorchScript格式。并且呢,需要用户提供一份带有input和output详细信息(包括名称、维度和数据类型)的配置文档。 总结TorchServe和Triton Inference Server的做法,大致可以分为: 对于非TorchScript模型来说,需要用户...
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...
使用MediaPipe LLM Inference API MediaPipe LLM Inference API 是一个高级 API,支持使用 prompt-in / prompt-out 接口进行 LLM 推理。它负责处理底层所有的 LLM 复杂流水线操作,让模型得以更轻松和顺畅地部署。要使用 MediaPipe LLM Inference API 进行部署,您需要使用给定的预填充和解码签名来转换模型,并创建一个任...
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@...
📚 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...
with torch.inference_mode(): # 在推断模式下优化内存使用和计算量,以提高推断性能(只允许进行前向传播操作,不支持反向传播或梯度计算) for batch in valid_loader: batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()} output = model(**batch) ...
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。
I've pinned the minimum torch dependency to 1.9 (released in 2021) which is when inference_mode was introduced. Let me know if this fixes it. Thanks I will test with torch 1.13 should it work? Owner 1-800-BAD-CODE commented Apr 15, 2023 Yes, I test with 1.13.1 👍 1 Author ...