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....
本章主要讲解PyTorch自动求导机制、torch.no_grad()作用、优化器使用。 在本章开篇,作者借用了开普勒发现开普勒定律的过程:利用他的朋友Brahe的数据拟合模型,确定椭圆的模型,不断迭代拟合最优的离心率和大小,最终推出了开普勒三大定律,来说明学习就是参数估计,本章要讲的就是如何利用PyTorch对构建的模型进行参数拟合。
# 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importno_grad[as 別名]defevaluate_accuracy(data_iter, net, device = torch.device('cuda'if torch.cuda.is_available()else'cpu')):acc_sum, n =0.0,0withtorch.no_grad():forX, yindata_iter:ifisinstance(net, torch.nn.Module): ...
defpredict_proba(self,X):X = X.to(device =self.cf_a.device )if(self.cf_a.task_type =="regression"):withtorch.no_grad():returnself.forward(X)elif(self.cf_a.task_type =="classification"):withtorch.no_grad():returnnn.functional.softmax(self.forward(X), dim =1) ...
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。
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...
总的来说，torch.no_grad()用于关闭梯度计算，model.eval()用于使模型进入推断模式。在进行模型推理时，通常需要同时使用这两个函数以获得最佳性能。PyTorch中的model.eval()是一个用于将模型切换至推断模式的方法。在调用此方法后，模型的行为会有所改变，以确保在推断阶段获得稳定的结果。这尤其在测试...