with torch.no_grad(): outputs = model(inputs) 及时清理不再需要的变量: 使用del 语句删除不再需要的变量,并调用 torch.cuda.empty_cache() 来清理未使用的显存(尽管这通常不是必需的,因为 PyTorch 会自动管理显存)。 python with torch.no_grad(): outputs = model(
一般我们在训练完模型的测试阶段是不用计算梯度的,通常会用到with torch.no_grad():使得这行代码下面的几行都不用计算梯度,但除此之外的另一个比较好的办法就是装饰器@torch.no_grad(),简单理解这个作用就是放在某个函数前面,使整个函数内的代码都不用计算梯度,例子如下: @torch.no_grad() def test_img(...
x = torch.tensor(1.,requires_grad = True) y = x ** 2 with torch.no_grad(): z =...
2. 使用torch.no_grad()上下文管理器:在进行推理时,通常不需要计算梯度,因此可以使用torch.no_grad()来禁止梯度计算,这也可以节省显存。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 withtorch.no_grad():output=model(input) 3. 删除不再使用的变量: 代码语言:txt AI代码解释 del variable torch.cuda....
torch.no_grad()pytorch版本 pytorch1.5对应的torchvision ##pytorch和torchvision对应版本记录 进入pytorch官网查看历史版本,有对应信息pytorch历史版本 比如pytorch1.5.1对应torchvision0.6.1 # CUDA 9.2 conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 -c pytorch...
首先明确一点,no_grad与detach有异曲同工之妙,都是逃避autograd的追踪。 接下来我们做个实验: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 a=torch.ones(2,requires_grad=True)b=a*2print(a,a.grad,a.requires_grad)b.sum().backward(retain_graph=True)...
torch.no_grad()用于停止autograd的计算,能起到加速和节省显存的作用,但是不会影响Dropout层和Batch Normalization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.zero_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间。因为不用计算和存储梯度,从而可以计算得更...
torch.no_grad(),减少内存消耗 3、数据预处理需保持一致,RGB or rBGR? 图像分类经典模型 监控GPU使用情况;提升GPU利用率;Pytorch解决cuda out of memory 一个generator和3个discriminator,loss是四者的和,在训练generator时,将discriminator的计算放在with torch.no_grad():语句下;同样,在训练discriminator时,将...
input_batch = input_batch.to('cuda') model.to('cuda')withtorch.no_grad(): output = model(input_batch)#进行推理,得到1000个种类,torch.Size([1, 1000])#print('output',output.shape)sm_output = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)#torch.Size([1000])#print('sm_output',sm_...
with torch.no_grad(): for _ in range(nwarmup): features = model(input_data) torch.cuda.synchronize() print("Start timing ...") timings = [] with torch.no_grad(): for i in range(1, nruns+1): start_time = time.time() pred_loc = model(input_data) torch.cuda.sync...