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,使推理过程更加高效。它可以进一步减少内存消耗和提高推理速度。 import torch model = MyModel() model.eval() with torch.inference_mode(): outputs = model(inputs) ...
torch.inference_mode() 比 torch.no_grad() 更快,因为它完全跳过了梯度相关的代码路径 在纯推理场景下可以获得更好的性能优化 内存使用: torch.inference_mode() 使用更少的内存,因为它不会分配任何与梯度相关的内存 限制更严格: inference_mode() 比 no_grad() 有更严格的限制,这使得它能够进行更多的优化 ...
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 importtorchwithtorch.no_grad(): x = torch.randn(1...
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...
针对你提出的问题“module 'torch' has no attribute 'inference_mode'”,我将从以下几个方面进行解答: 确认PyTorch版本是否支持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...
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 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...
@torch.inference_modedefforward(self,idx:torch.Tensor,input_pos:torch.Tensor)-> torch.Tensor:B, T = idx.sizecos, sin =self.rope_cachecos = cos.index_select(0, input_pos)sin = sin.index_select(0, input_pos)mask =self.mask_cache.index_select(2, input_pos)mask = mask[:,:,:, :...
使用torch.inference_mode(): emission, _ = model(waveform) emission[0].T,此时的横轴为帧,纵轴为类别 === spectrogram(从原始音频信号创建一个或一批频谱图) inverse_spectrogram(从所提供的复值频谱图创建一个或一批反频谱图) griffinlim(使用 Griffin-Lim 变换从线性幅度谱图...
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。