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自动梯度计算。它在模型评估或推理阶段非常有用，因为在这些阶段，我们通常不需要计算梯度。禁用梯度计算可以减少内存消耗，并加快计算速度。
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。这对训练模型是必要的，但在评估或推理时不需要。因此，我们可以使用 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() 的使用非常简单。只需要将不需要梯度计算的代码块放在 with torch.no_grad(): 下即可。
示例代码
以下是一个使用 torch.no_grad() 的示例：
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import torch
# 创建一个张量，并设置 requires_grad=True 以便记录梯度 x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
# 在 torch.no_grad() 上下文中禁用梯度计算 with torch.no_grad(): y = x + 2 print(y)
# 此时，x 的 requires_grad 属性仍然为 True，但 y 的 requires_grad 属性为 False print("x 的 requires_grad:", x.requires_grad) print("y 的 requires_grad:", y.requires_grad) |
详细解释
创建张量并设置 requires_grad=True：
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x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True) |
创建一个包含三个元素的张量 x。
设置 requires_grad=True，告诉 PyTorch 需要为该张量记录梯度。
禁用梯度计算：
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with torch.no_grad(): y = x + 2 print(y) |
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。
查看 requires_grad 属性：
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print("x 的 requires_grad:", x.requires_grad) print("y 的 requires_grad:", y.requires_grad) |
打印 x 的 requires_grad 属性，仍然为 True。
打印 y 的 requires_grad 属性，已被禁用为 False。
使用场景
模型评估
在评估模型性能时，不需要计算梯度。使用 torch.no_grad() 可以提高评估速度和减少内存消耗。
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model.eval() # 切换到评估模式 with torch.no_grad(): for data in validation_loader: outputs = model(data) # 计算评估指标 |
模型推理
在部署和推理阶段，只需要前向传播，不需要反向传播，因此可以使用 torch.no_grad()。
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with torch.no_grad(): outputs = model(inputs) predicted = torch.argmax(outputs, dim=1) |
初始化权重或其他不需要梯度的操作
在某些初始化或操作中，不需要梯度计算。
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with torch.no_grad(): model.weight.fill_(1.0) # 直接修改权重 |
小结
torch.no_grad() 是一个用于禁用梯度计算的上下文管理器，适用于模型评估、推理等不需要梯度计算的场景。使用 torch.no_grad() 可以显著减少内存使用和加速计算。通过理解和合理使用 torch.no_grad()，可以使得模型评估和推理更加高效和稳定。
额外注意事项
训练模式与评估模式：
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。
嵌套使用：
torch.no_grad() 可以嵌套使用，内层的 torch.no_grad() 仍然会禁用梯度计算。
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with torch.no_grad(): with torch.no_grad(): y = x + 2 print(y) |
恢复梯度计算：
在 torch.no_grad() 上下文管理器退出后，梯度计算会自动恢复，不需要额外操作。
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with torch.no_grad(): y = x + 2 print(y) # 这里梯度计算恢复 z = x * 2 print(z.requires_grad) # True |
通过合理使用 torch.no_grad()，可以在不需要梯度计算的场景中提升性能并节省资源。
