PyTorch中torch.no_grad()用法举例详解

目次

• 前言
• 基本概念
• 用法
• 示例代码
• 具体解释
• 利用场景
• 模子评估
• 模子推理
• 小结
• 额外留意事项
• 总结

前言

torch.no_grad() 是 PyTorch 中的一个上下文管理器，用于在上下文中临时禁用主动梯度计算。它在模子评估或推理阶段非常有效，因为在这些阶段，我们通常不须要计算梯度。禁用梯度计算可以减少内存消耗，并加速计算速率。

基本概念

在 PyTorch 中，每次对 requires_grad=True 的张量进行操作时，PyTorch 会构建一个计算图（computation graph），用于计算反向传播的梯度。这对训练模子是须要的，但在评估或推理时不须要。因此，我们可以利用 torch.no_grad() 来临时禁用这些计算图的构建和梯度计算。

用法

torch.no_grad() 的利用非常简朴。只须要将不须要梯度计算的代码块放在 with torch.no_grad(): 下即可。

示例代码

以下是一个利用 torch.no_grad() 的示例：

具体解释

创建张量并设置 requires_grad=True：

创建一个包罗三个元素的张量 x。

设置 requires_grad=True，告诉 PyTorch 须要为该张量记录梯度。

禁用梯度计算：

进入 torch.no_grad() 上下文，临时禁用梯度计算。

在上下文中，对 x 进行加法操作，得到新的张量 y。

打印 y，此时 y 的 requires_grad 属性为 False。

检察 requires_grad 属性：

打印 x 的 requires_grad 属性，仍旧为 True。

打印 y 的 requires_grad 属性，已被禁用为 False。

利用场景

模子评估

在评估模子性能时，不须要计算梯度。利用 torch.no_grad() 可以提高评估速率和减少内存消耗。

模子推理

在摆设和推理阶段，只须要前向传播，不须要反向传播，因此可以利用 torch.no_grad()。

初始化权重或其他不须要梯度的操作

在某些初始化或操作中，不须要梯度计算。

小结

torch.no_grad() 是一个用于禁用梯度计算的上下文管理器，适用于模子评估、推理等不须要梯度计算的场景。利用 torch.no_grad() 可以明显减少内存利用和加速计算。通过明确和合理利用 torch.no_grad()，可以使得模子评估和推理更加高效和稳固。

额外留意事项

训练模式与评估模式：

在利用 torch.no_grad() 时，通常还会将模子设置为评估模式（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。

嵌套利用：

torch.no_grad() 可以嵌套利用，内层的 torch.no_grad() 仍旧会禁用梯度计算。

规复梯度计算：

在 torch.no_grad() 上下文管理器退出后，梯度计算会主动规复，不须要额外操作。

通过合理利用 torch.no_grad()，可以在不须要梯度计算的场景中提升性能并节省资源。

总结

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