pytorch函数---torch.no_grad()

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博客提到torch.no_grad()包裹的内容不用进行梯度计算，但作者不清楚使用该方法的原因。torch.no_grad()是深度学习中常用的功能，与梯度计算相关。

torch.no_grad()
就是他包裹的不用进行梯度计算，我也不知道为啥要用这个

Pytorch实用教程：Pytorch中model.eval()和torch.no_grad()的作用及用法
若北辰
04-07 1980
`model.eval()` 在 PyTorch 中是一个重要的方法，用于设置模型为`评估模式`。 在`模型测试`或`应用于实际问题`时通常会使用的模式。在训练模式和评估模式之间切换是非常重要的，因为它们在某些层的行为上有所不同。
pytorch中使用torch.no_grad()和torch.enable_grad()控制梯度计算的方法
weixin_69334636的博客
03-06 3383
pytorch中使用torch.no_grad()和torch.enable_grad()控制梯度计算的方法
【Python】torch.no_grad()函数详解和示例
不定时分享，互相学习，共同进步
01-22 6280
torch.no_grad() 是 PyTorch 中的一个上下文管理器，用于在进入该上下文时禁用梯度计算。这在你只关心评估模型，而不是训练模型时非常有用，因为它可以显著减少内存使用并加速计算。
【PyTorch】torch.no_grad() 函数：禁用自动求导（Autograd）的功能
彬彬侠的博客
01-14 1497
torch.no_grad() 是 PyTorch 提供的一个上下文管理器（context manager），用于在其上下文块中禁用自动求导（Autograd）的功能，从而避免梯度计算和反向传播。这种方式可以显著减少内存消耗，加快推理过程，与 model.eval() 配合使用时，能够实现更高效的推理。因此通常用于模型的评估或推理阶段。本文还给出了Python代码的示例。
释放内存与加速推理：PyTorch的torch.no_grad()与torch.inference_mode()
最新发布
使者大牙ℂypher的博客
10-24 1144
本文详细介绍、对比了PyTorch中torch.no_grad()与torch.inference_mode()在推理优化中的表现。
PyTorch torch.no_grad()
jianghuixin
01-15 1万+
torch.no_grad() 一般用于神经网络的推理阶段, 表示张量的计算过程中无需计算梯度 torch.no_grad 是一个类, 实现了 __enter__ 和 __exit__ 方法, 在进入环境管理器时记录梯度使能状态以及禁止梯度计算, 退出环境管理器时还原, 它还继承了 _DecoratorContextManager, 拥有装饰器的能力(依然是使用 with 语句) # 摘自源码 class no_grad(_DecoratorContextManager): def __init_
torch.no_grad()详解
m0_49133355的博客
07-19 3627
torch.no_grad() 是一个用于禁用梯度计算的上下文管理器，适用于模型评估、推理等不需要梯度计算的场景。在使用 torch.no_grad() 时，通常还会将模型设置为评估模式（model.eval()），以确保某些层（如 dropout 和 batch normalization）在推理时的行为与训练时不同。torch.no_grad() 可以嵌套使用，内层的 torch.no_grad() 仍然会禁用梯度计算。进入 torch.no_grad() 上下文，临时禁用梯度计算。
PyTorch-----torch.randn()函数详解
xinxin的博客
03-26 2382
requires_grad(可选):如果为True，则在反向传播期间将计算此张量的梯度。pin_memory(可选):如果为True，张量将被固定，从而使数据更快地传输到支持cuda的gpu。这将生成一个3x2张量，其中充满从标准正态分布中采样的随机数。dtype(可选):输出张量所需的数据类型。layout(可选):输出张量的内存布局。out(可选):输出张量。如果提供，结果将被写入这个张量，而不是创建一个新的张量。device(可选):分配张量的设备。size:指定输出张量维度的列表或元组。
【torch】【clip_grad_norm_】from torch.nn.utils.clip_grad import clip_grad_norm_的详细用法
wq6qeg88的博客
12-06 2514
你可以选择不同的范数类型（L1, L2, or 最大范数）。尤其是在深度学习模型中，梯度爆炸通常发生在较大的梯度更新时，这可能导致模型的训练不稳定。通过限制梯度的 L2 范数（或其他类型的范数），确保每次梯度更新不会过大。，尤其是当梯度值过大时，防止出现数值不稳定或者训练效果差的情况。如果梯度的范数超过了指定的。通过限制梯度的最大范数来避免梯度爆炸问题。，则它会按比例缩放梯度，使得它的范数等于。它会直接修改模型的梯度。，并且保证了梯度的比例缩放。这样，新的梯度范数将等于。（限制）梯度范数的函数。
Pytorch的自动微分----grad.zero方法
yangleileileilei的博客
05-07 669
【代码】Pytorch的自动微分----grad.zero方法。
UserWarning: torch.nn.utils.clip_grad_norm is now deprecated in favor of torch.nn.utils.clip_grad_no
qihshe的博客
01-04 2084
这样做的目的是限制模型参数的梯度范数，以防止梯度过大导致训练不稳定等问题。版本的函数，将在不增加额外内存开销的情况下完成梯度裁剪操作。后缀版本的函数会直接修改张量的梯度值，而不会创建新的副本。函数已被弃用，并推荐使用。在 PyTorch 中，
torch.no_grad()
chaihanlin的博客
02-08 603
在 PyTorch 中，是一个上下文管理器，用于在进行推理（预测）时关闭梯度计算。通常在训练过程中，我们需要计算梯度来更新模型的权重，但在推理阶段，计算梯度是不必要的，因此可以通过来关闭梯度计算，从而节省计算资源，提高性能。
pytorch的no_grad()用法
蜗牛在奔跑的博客
04-08 2106
方法是 PyTorch 中的一个上下文管理器，在进入该上下文管理器时禁止梯度的计算，从而减少计算的时间和内存，加速模型的推理阶段和参数更新。在推理阶段，只需进行前向计算，而不需要计算和保存每个操作的梯度。在参数更新时，我们只需要调整参数，并不需要计算梯度，而在训练阶段，需要进行反向传播以获取梯度，并对其进行参数更新。方法可以避免由于不必要的梯度计算而导致计算图占用过多的内存，从而降低了程序的性能。例如，以下代码将比其中不包含。
PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记）
2301_79168784的博客
05-17 1588
的核心功能是在其作用域内临时禁用梯度计算和历史追踪。这意味着，在代码块内或被装饰的函数内执行的所有PyTorch张量运算，都不会被Autograd引擎记录到计算图中。
【Pytorch】一文向您详细介绍 with torch.no_grad() 的作用和用法
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
06-06 2459
🚀 揭秘PyTorch神器 `torch.no_grad()`！🔍 🌟 轻松提升模型评估速度，节省内存！本文深入解读`torch.no_grad()`在PyTorch中的用法与技巧，助你高效进行深度学习。从基础用法到进阶技巧，一网打尽！区分`model.eval()`，对比`torch.set_grad_enabled(False)`，避免潜在陷阱。快来get√你的深度学习加速器吧！#PyTorch #torch.no_grad() #深度学习 #模型评估 #优化技巧
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01-25 556
pytorch 中的with torch.no_grad(): 在pytorch写的网络中，with torch.no_torch():非常常见。 首先，关于python中的with： with语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的”清理“操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭/线程中锁的自动获取和释放等。 例如： file = open("1.txt") data =file.read() file.close() 存在的问题如下： （1）文件读取发生异常
【科研小小白的神经网络Day4】with torch.no_grad():函数的理解，
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05-31 474
内含上下文文管理器这一概念，有了上下文管理器，with语句才能工作 上下文表达式：With 关键字之后的表达式，该表达式要返回一个上下文管理器对象。
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torch.no_grad() 是一个上下文管理器，被该语句 wrap 起来的部分将不会track 梯度。 例如： a = torch.tensor([1.1], requires_grad=True) b = a * 2 b Out[63]: tensor([2.2000], grad_fn=<MulBackward0>) b.add_(2) Out[64]: tensor([4....
with torch.no_grad(): w-=lr*w.grad b-=lr*b.grad #梯度清零 w.grad.zero_() b.grad.zero_()
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1. `with torch.no_grad():`：这里使用`with torch.no_grad()`上下文管理器，表示接下来的代码块中禁用梯度计算。在这个代码块中，PyTorch不会跟踪操作的梯度信息，因为这是在更新模型参数而不是计算梯度。 2. `w -...
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