torch.no_grad()是一个上下文管理器(context manager),用于在推断过程中关闭梯度计算以减少内存消耗。在使用torch.no_grad()包裹的代码块中,所有的操作都不会被记录到计算图中,也不会进行梯度计算。这对于仅需推断输出而不需要梯度的情况下非常有用。例如: with torch.no_grad(): # 行推断操作的代码 output ...
因此,通过使用torch.no_grad()可以有效地跳过梯度计算,从而提高性能并减少内存消耗。 使用方法 在PyTorch中使用torch.no_grad()非常简单。只需将需要跳过梯度计算的代码块包裹在torch.no_grad()的上下文中即可。下面是一个示例代码,演示了如何使用torch.no_grad()来计算两个张量的乘积: importtorch x=torch.tensor...
3.with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作,以起到加速和节省显存的作用,具体行为就是停止gradient计算,从而节省了GPU算力和显存,但是并不会影响dropout和batchnorm层的行为。 如果不在意显存大小和计算时间的话,仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation的结果;而with torch.no...
(torch.no_grad()是新版本pytorch中volatile的替代) x = torch.randn(2,3, requires_grad =True) y = torch.randn(2,3, requires_grad =False) z = torch.randn(2,3, requires_grad =False) m=x+y+zwithtorch.no_grad(): w = x + y + zprint(w)print(m)print(w.requires_grad)print(w....
1.在更新params时,代码块是放在了with torch.no_grad()当中的,这个上下文管理器的作用是阻止自动求导机制对params的继续跟踪(不会继续构建计算图),因为如果我们没有这个上下文管理器,直接在循环里进行params -= learning_rate * params.grad的话,我们实际上是对叶子节点params 进行了原地操作(注意是-=),这是不允...
torch.no_grad()与.forward()在预测时的性能差异 技术标签: 深度学习 神经网络 pytorch 背景 使用pytorch在模型做推断时,使用torch.no_grad()与.forward()都可以得到正确的预测结果,如下: 我好奇想知道这两种推断方式那种,那种效率更高,于是随手做个测试。 测试 输入一张图片,然后推断10000次,看下两种方式各用...
# 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importno_grad[as 別名]defpredict(self, data, is_train=False)-> torch.Tensor or dict:""" Make predict by data. If ``is_train`` is ``True`` - this operation will compute gradients. If ...
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True) 创建一个包含三个元素的张量 x。 设置requires_grad=True,告诉 PyTorch 需要为该张量记录梯度。 禁用梯度计算: with torch.no_grad(): y = x + 2 print(y) 进入torch.no_grad() 上下文,临时禁用梯度计算。
h_size = (batch_size, hsz)withtorch.no_grad(): init_zeros = context.data.new(*h_size).zero_()returnh_i, init_zeros, context 開發者ID:dpressel,項目名稱:baseline,代碼行數:15,代碼來源:decoders.py 示例6: resnet_features ▲點讚 1▼ ...
明确一点，no_grad与detach有相似作用，均能绕过自动微分追踪。实验示例：在with torch.no_grad()环境下，我们使用了 =+ 操作。此操作实际上创建了一个新变量a，因为torch.no_grad环境使a变量无法求导。使用+=操作时，原地修改通常受限，因为自动微分会检测值是否变化。但加上torch.no_grad()后，操作...