with torch.no_grad()解答-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了with torch.no_grad()解答。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

x.1 with torch.no_grad()简述及例子

torch.no_grad()是PyTorch中的一个上下文管理器（context manager），用于指定在其内部的代码块中不进行梯度计算。当你不需要计算梯度时，可以使用该上下文管理器来提高代码的执行效率，尤其是在推断（inference）阶段和梯度裁剪(grad clip)阶段的时候。

在使用torch.autograd进行自动求导时，PyTorch会默认跟踪并计算张量的梯度。然而，有时我们只关心前向传播的结果，而不需要计算梯度，这时就可以使用torch.no_grad()来关闭自动求导功能。在torch.no_grad()的上下文中执行的张量运算不会被跟踪，也不会产生梯度信息，从而提高计算效率并节省内存。

下面举例一个在关闭梯度跟踪torch.no_grad()后仍然要更新梯度矩阵y.backward()的错误例子：

import torch

# 创建两个张量
x = torch.tensor([2.0], requires_grad=True)
w = torch.tensor([3.0], requires_grad=True)

# 在计算阶段使用 torch.no_grad()
with torch.no_grad():
    y = x * w

# 输出结果，不会计算梯度
print(y)  # tensor([6.])

# 尝试对 y 进行反向传播（会报错）
y.backward()  # RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在上面的例子中，我们通过将x和w张量的requires_grad属性设置为True，表示我们希望计算它们的梯度。然而，在torch.no_grad()的上下文中，对于y的计算不会被跟踪，也不会生成梯度信息。因此，在执行y.backward()时会报错。

x.2 with torch.no_grad()在训练阶段使用

with torch.no_grad()常见于eval()验证集和测试集中，但是有时候我们仍然会在train()训练集中看到，如下：

@d2l.add_to_class(d2l.Trainer)  #@save
def prepare_batch(self, batch):
    return batch

@d2l.add_to_class(d2l.Trainer)  #@save
def fit_epoch(self):
    self.model.train()
    for batch in self.train_dataloader:
        loss = self.model.training_step(self.prepare_batch(batch))
        self.optim.zero_grad()
        with torch.no_grad():
            loss.backward()
            if self.gradient_clip_val > 0:  # To be discussed later
                self.clip_gradients(self.gradient_clip_val, self.model)
            self.optim.step()
        self.train_batch_idx += 1
    if self.val_dataloader is None:
        return
    self.model.eval()
    for batch in self.val_dataloader:
        with torch.no_grad():
            self.model.validation_step(self.prepare_batch(batch))
        self.val_batch_idx += 1

这是因为我们进行了梯度裁剪，在上述代码中，torch.no_grad()的作用是在计算梯度之前执行梯度裁剪操作。loss.backward()会计算损失的梯度，但在这个特定的上下文中，我们不希望梯度裁剪的操作被跟踪和计算梯度。因此，我们使用torch.no_grad()将裁剪操作放在一个没有梯度跟踪的上下文中，以避免计算和存储与梯度裁剪无关的梯度信息。

而梯度的记录和跟踪实际上已经在loss = self.model.training_step(self.prepare_batch(batch))中完成了（类似output = model(input)），而loss.backward()只是计算梯度并更新了model的梯度矩阵。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-476070.html

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