with torch.no_grad():

with
使用with，能够减少冗长，还能自动处理上下文环境产生的异常。如下面代码：

with open(r'filename.txt') as f:
   data_user=pd.read_csv(f)  #文件的读操作

with open('data.txt', 'w') as f:
   f.write('hello world')  #文件的写操作

"""
相关参数：
r:  以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是**默认模式**。
rb: 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
r+: 打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
rb+:以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
w:  打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。
wb: 以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。
w+: 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。
wb+:以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。
a:  打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。
ab: 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。
a+: 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。
ab+:以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。

file对象的属性：：
file.read([size])   将文件数据作为字符串返回，可选参数size控制读取的字节数
file.readlines([size])   返回文件中行内容的列表，size参数可选
file.write(str)   将字符串写入文件
file.writelines(strings)   将字符串序列写入文件
file.close()   关闭文件
file.closed 表示文件已经被关闭，否则为False

file.mode   Access文件打开时使用的访问模式
file.encoding   文件所使用的编码
file.name   文件名
file.newlines   未读取到行分隔符时为None，只有一种行分隔符时为一个字符串，当文件有多种类型的行结束符时，则为一个包含所有当前所遇到的行结束的列表
file.softspace  为0表示在输出一数据后，要加上一个空格符，1表示不加。这个属性一般程序员用不着，由程序内部使用


"""

torch.no_grad()的作用
在该模块下，所有计算得出的tensor的requires_grad都自动设置为False。

with torch.no_grad():


class with_test():
    def __enter__(self):
        print('enter--')

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('exit__')

w=with_test()
with w:
    print('123')

>>>
enter--
123
exit__

image.png