torch0.4 volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.

最新推荐文章于 2025-07-16 15:18:57 发布
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分类专栏： torch pytorch学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35608277/article/details/85339538
本文探讨了PyTorch中volatile属性被移除的原因及其替代方案。介绍了如何使用with torch.no_grad()来替代原有的volatile=True设置，确保在不需要梯度计算的场景下提高运行效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead.

  molded_images = Variable(molded_images, volatile=True)

修改为

    with torch.no_grad():
        molded_images = Variable(molded_images)
volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.
fu6543210的博客
05-29 9038
UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead. molded_images = Variable(molded_images, volatile=True) 修改为 # Wrap in variable with torch.no_...
【解决方案】volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.
VAN的博客
08-26 9875
解决方案：volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead. 源代码 self.priors = Variable(self.priorbox.forward(), volatile=True) 原因 在torch版本中volatile已经被移除。 在pytorch 0.4.0之前 input= Variable(input, volatile=True) 设置volatile为True ，只要是一
with torch.no_grad 和 model.eval() 的区别详解
最新发布
qq_53383206的博客
07-16 724
PyTorch中torch.no_grad()和model.eval()是推理阶段常用的两个操作，但功能不同。torch.no_grad()通过禁用梯度计算来节省内存和计算资源，而model.eval()将模型切换为评估模式，主要影响Dropout和BatchNorm层的行为（如关闭Dropout、使用固定统计量）。两者通常配合使用，前者优化计算效率，后者确保模型层表现一致。训练时应使用model.train()并保持梯度计算，推理时则建议同时使用model.eval()和with torch.no_gra
UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead
weixin_39536859的博客
03-10 9019
UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead 代码中原先是 需要改成： 应该是torch的版本问题所导致的。
PyTorch 警告 UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` inst
二分掌柜的
03-08 1744
PyTorch 警告 UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead. flyfish torch.autograd.Variable(inputs, volatile=True) 新版PyTorch中的Variables已经废弃 #之前的代码 ... x = Variable(torch.randn(1), volatile=True) return x #现在的代码
运行ssd300报错UserWarning: volatile was removed and now has no effect
weixin_48306625的博客
10-11 868
ssd300，报错
UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead. v = Variable(torch.from_numpy(x).type(dtype), requires_grad = False, volatile = True)
05-15
这个警告是因为 PyTorch 在版本0.4后将`volatile`参数移除了，并且改用了`with torch.no_grad():`语句块来实现不需要计算梯度的操作。您可以修改代码，将`volatile=True`改为`with torch.no_grad():`，例如： ``` ...
UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead. image = Variable(ToTensor()(image), volatile=True).unsqueeze(0)
05-05
现在，应该使用 `with torch.no_grad():` 来实现相同的效果。你可以将上面的代码修改为： ``` with torch.no_grad(): image = Variable(ToTensor()(image)).unsqueeze(0) ``` 这样就不会出现这个警告了。
E:\Gitbash\storage\新建文件夹\DnCNN-PyTorch\train.py:104: UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead. img_val, imgn_val = Variable(img_val.cuda(), volatile=True), Variable(imgn_val.cuda(), volatile=True)
06-10
UserWarning: volatile was removed and now has no effect. ``` #### 解决方案与代码修改 根据 PyTorch 的最新规范，建议使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器替代 `volatile`。以下是修改建议： **原始代码（含...
Warning volatile was removed and now has no effect
weixin_33788244的博客
07-11 490
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
with torch.no_grad() 详解
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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....
【Pytorch】解决使用BucketIterator.splits警告volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_g
BetterBench的博客
07-21 1182
问题 使用data.BucketIterator.splits去封装训练集和验证集，在遍历的时候出现警告UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead. return Variable(arr, volatile=not train) from torchtext import data train_iter,valid_iter= data.BucketIterato
UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.
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02-27 4129
@[TOC](UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead. input_var = torch.autograd.Variable(input, volatile=True) UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead. pytorch
【torch.no_grad()】
weixin_41658139的博客
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torch.no_grad()的两种写法，with写法和装饰器写法。
torch.no_grad()
chaihanlin的博客
02-08 526
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 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_
PyTorch中的torch.no_grad()
m0_51955470的博客
09-30 612
在 PyTorch 中，是一个上下文管理器，用于在不需要计算梯度的场景中禁用梯度计算。这在模型评估和推理过程中尤为重要，因为它可以显著减少内存消耗并提高计算效率。以下是。
with torch.no_grad():
咖乐部
10-21 204
参考：https://blog.csdn.net/weixin_44134757/article/details/105775027 在pytorch中，并不是所有的计算都需要生成计算图的。 对tensor的计算，是默认生成计算图 要强制不生成计算图，就用这一句话，在计算过程中，不会产生计算图。 但是结果并没有差异。 ...
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