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在使用pytorch时，并不是所有的操作都需要进行计算图的生成，只是想要网络结果的话就不需要后向传播 ，如果你想通过网络输出的结果去进一步优化网络的话 就需要后向传播了。
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不使用with torch.no_grad():此时有grad_fn=属性，表示，计算的结果在一计算图当中，可以进行梯度反传等操作。
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使用with torch.no_grad():表明当前计算不需要反向传播，使用之后，强制后边的内容不进行计算图的构建
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示例如下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-600598.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-600598.html
- 此时的outputs没有 属性。
- 可以看到，此时有grad_fn=属性，表示，计算的结果在一计算图当中，可以进行梯度反传等操作。但是，两者计算的结果实际上是没有区别的。
到了这里，关于with torch.no_grad() 详解的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
