文章目录1080ti与2080ti区别在目标检测和分割任务中使用apex梯度累加（一般不在目标检测中使用）torch.no_grad()当我们没有足够的显卡训练模型时，apex和梯度累加是有效的减少显卡资源使用的手段

1.torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856nn和nn.functional之间的差别如下，我们以conv2d的定义为例torch.nn.Conv2dimporttorch.nn.functionalasFclassConv2d(_ConvNd):def__

autograd包为tensors上的所有操作提供自动微分。是一个按运行定义的框架，这意味着你的反向求导是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都可以是不同的。一、torch.Tensortorch.Tensor是autograd包的中心类。1.自动求导将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始跟踪其上的所有操作(比如加减乘除等等计算)。完成计算后，可调用.backwa

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pytorch里自动求导的基础概念1.1、自动求导requires_grad=True1.2、求导requires_grad=True是可以传递的1.3、tensor.backward()反向计算导数1.4、tensor的梯度是可以累加二、tensor.detach()梯度截断函数三、withtorch.no_grad

1.requires_grad=True要求计算梯度2.requires_grad=False不要求计算梯度3.withtorch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度

torch.no_grad()两个作用：新增的tensor没有梯度，使带梯度的tensor能够进行原地运算。

torch.no_grad是一个类，pytorch官网描述如下：一个上下文管理器，disable梯度计算。

这个函数一般在测试的时候使用，用来降低显存占用在训练的时候我们需要学习weight和bias的梯度，但是在测试的时候我们不需要获取他们的梯度，因此可以节省大量的显存在训练时我们crop成了一个一个块，例如size为256，在测试时如果将整幅图片都送入网络，有时会outofmemory，因此需要no_grad语句使用很简单，在测试时将测试代码放到他下面即可withtorch.no_grad():#可

1.关于withwith是python中上下文管理器，简单理解，当要进行固定的进入，返回操作时，可以将对应需要的操作，放在with所需要的语句中。比如文件的写入（需要打开关闭文件）等。以下为一个文件写入使用with的例子。withopen(filename,'w')assh:sh.write("#!/bin/bash\n")sh.write("#$-N"+'IC'+altas+str(patien

翻译自官方说明文档总的来说就是不再进行梯度的计算，在测试中很有效说明如下：禁用梯度计算的上下文管理器。当您确定不会调用Tensor.backward（）时，禁用梯度计算对于推断很有用。它将减少原本需要require_grad=True的计算的内存消耗。在这种模式下，即使输入具有require_grad=True，每次计算的结果也将具有require_grad=False。使用enable_grad

参考torch.no_grad-云+社区-腾讯云目录classtorch.no_grad[source]classtorch.no_grad[source]不能进行梯度计算的上下文管理器。当你确定你不调用Tensor.backward()时，不能计算梯度对测试来讲非常有用。对计算它将减少内存消耗，否则requires_grad=True。在这个模式下，每个计算结果都需要使得requires_gra

withtorch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播model.eval()withtorch.no_grad():...等价于@torch.no_grad

batchnorm是固定均值方差的，不会再根据test的输入重新计算均值方差；torch.no_grad()仅仅是关闭梯度计算，节约内存；a)model.eval()，不启用BatchNormalization

【pytorch系列】withtorch.no_grad():用法详解_大黑山修道的博客-CSDN博客_torch.no_grad():在pytorch写的网络中，withtorch.no_grad()

torch.no_grad()一般用于神经网络的推理阶段,表示张量的计算过程中无需计算梯度torch.no_grad是一个类,实现了__enter__和__exit__方法,在进入环境管理器时记录梯度使能状态以及禁止梯度计算

模型训练的时候，爆显存了，可以调整batch，对数据进行crop等等操作今天发现一个模型，训练ok，每次测试的时候爆显存。开始以为是因为用了全图（1920x1080略大）进行inference。这是一方面，但后来发现忘了用withtorch.no_grad():这导致模型运算的时候不能释放显存（记录了梯度信息），所以显存巨大。加了之后，用了不过3G显存就够了。。确实inference不需要那么多显

1.requires_grad，grad_fn，grad的含义及使用requires_grad:如果需要为张量计算梯度，则为True，否则为False。我们使用pytorch创建tensor时，可以指定requires_grad为True（默认为False）grad_fn：grad_fn用来记录变量是怎么来的，方便计算梯度，y=x*3,grad_fn记录了y由x计算的过程。grad：当执行完了ba

Answer3664/article/details/99460175requires_grad=True要求计算梯度requires_grad=False不要求计算梯度withtorch.no_grad()或者@torch.no_grad

withtorch.no_grad():1.关于withwith是python中上下文管理器，简单理解，当要进行固定的进入，返回操作时，可以将对应需要的操作，放在with所需要的语句中。比如文件的写入（需要打开关闭文件）等。以下为一个文件写入使用with的例子。withopen(filename,'w')assh:sh.write("#!/bin/bash\n")sh.write("#$-N"+'

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。不使用withtorch.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。使用withtorch.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

requires_grad=True要求计算梯度requires_grad=False不要求计算梯度withtorch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播

只要在验证之前加一个torch.no_grad()就好了，毕竟验证不需要梯度更新。具体用法自己百度，你已经是个成熟的程序猿了，需要自己学会百度了。第二次还是在验证的过程中，tenso

在训练过程中使用了分块训练，但是在测试的时候使用了整张图片输入到网络中，然后就出现了显存不够的问题经验告诉我不应该不够，但是使用了分块训练，我也不知道是不是真的不够一筹莫展之时，发现没有使用torch.no_grad

目录1.enumerate用法详解：enumerate2.withtorch.no_grad():用法详解：withtorch.no_grad():3.torch.max用法详解：torch.max4.torch.cuda的一些指令：torch.cuda指令5.torch.device()的简单用法：torch.device()5.1指定设备5.1.1使用的具体设备5.1.2使用GPU，但没有具体

model.eval()和withtorch.no_grad()的区别先给出结论：这两个的所起的作用是不同的。model.evalmodel.eval()的作用是不启用BatchNormalization和Dropout.相当于告诉网络，目前在eval模式，dropout层不会起作用（而在训练阶段，dropout会随机以一定的概率丢弃掉网络中间层的神经元，而且在实际操作过程中一般不在卷积层设置该操

一、tensor.data的使用(属性)importtorcha=torch.tensor([1,2,3.],requires_grad=True)out=a.sigmoid()c=out.data#通过.data“分离”得到的的变量会和原来的变量共用数据（指向同一地址），而且新分离得到的张量是不可求导的c.zero_()#改变c的值，原来的out也会改变print(c.requires_grad

1.基本概念Tensor是一个多维矩阵，其中包含所有的元素为同一数据类型。默认数据类型为torch.float32。示例一>>>a=torch.tensor([1.0])>>>a.datatensor([1.])>>>a.grad>>>a.requires_gradFalse>>>a.dtypetorch.float32>>>a.item()1.0>>>type(a.item())Tensor中只

辅助视频教程：Python基础教程|xin3721自学网ulliid=itemtitlePython3从入门到精通视频教程/li/ululliclass=descriptionPython是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，https://www.xin3721.com/eschool/pythonxin3721/requir

model.eval()会计算梯度，但是不会进行反向传播仅仅所用于dropout和BatchNorm层进行模式切换。dropout层都可以通过；BN层则不会更新均值和方差，而是使用训练阶段的均值和方差。因此，在由dropout和BN层的时候必须使用model.eval()withtorch.no_grad()被该语句包裹起来的语句不会计算梯度（由输入得到的新张量requires_grad被置为FA

2.PYTORCH：5.withtorch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播6.一般用于pytorch训练模块self.optimizer.zero_grad

requires_gradrequires_grad意为是否需要计算梯度使用backward()函数反向传播计算梯度时，并不是计算所有tensor的梯度，只有满足下面条件的tensor的梯度才会被计算：1.当前tensor的require_grad=True(代码示例一)；2.依赖于该tensor的所有tensor的require_grad=True，即可以获得依赖于该tensor的所有tenso

1validation的一般框架模型为model，优化器为optimizermin_val_loss=np.infforepochinrange(1,epochs+1):############################训练部分开始#############################model.train()train_losses=[]for(batch_x,batch_y)intr

分类模型绘制混淆矩阵及可视化Step1.获取混淆矩阵#首先定义一个分类数*分类数的空混淆矩阵conf_matrix=torch.zeros(Emotion_kinds,Emotion_kinds)#使用torch.no_grad

混淆矩阵可视化其它分类指标的获取总结Step1.获取混淆矩阵#首先定义一个分类数*分类数的空混淆矩阵conf_matrix=torch.zeros(Emotion_kinds,Emotion_kinds)#使用torch.no_grad

目录1.关于with2.关于withtorch.no_grad():附：pytorch使用模型测试使用withtorch.no_grad():总结1.关于withwith是python中上下文管理器，简单理解，当要进行固定的进入，返回操作时，可以将对应需要的操作，放在with所需要的语句中。比如文件的写入（需要打开关闭文件）等。以下为一个文件写入使用with的例子。withopen(filenam

torch.no_grad()则是告知自动求导引擎不要进行求导操作。这个操作的意义在于加速计算、节约内存。但是由于没有gradient，也就没有办法进行bac

torch.no_grad()则是告知自动求导引擎不要进行求导操作。这个操作的意义在于加速计算、节约内存。但是由于没有gradient，也就没有办法进行ba

defpytorch_out(input):model=model_res()#model.eval#input=input.cuda()#model.cuda()torch.no_grad()t1=time.time

Date:2020/10/12Coder:CWForeword:在将模型用于推断时，我们通常都会将model.eval()和torch.no_grad()一起使用，那么这两者可否单独使用？

UserWarning:volatilewasremovedandnowhasnoeffect.Usewithtorch.no_grad():instead代码中原先是需要改成：应该是torch的版本问题所导致的。

torch.no_grad():

原文链接https://www.zhihu.com/question/274635237，我在文本检测test的时候遇到了CUDAoutofmemory，使用了torch.no_grad()和torch.cuda.empty_cache

1.最近在学习pytorch过程中遇到了几个问题，不理解为什么在训练和测试函数中model.eval()，和model.train()的区别，经查阅后做如下整理一般情况下，我们训练过程如下：拿到数据后进行训练，在训练过程中，使用model.train(）：告诉我们的网络，这个阶段是用来训练的，可以更新参数。训练完成后进行预测，在预测过程中，使用model.eval()：告诉我们的网络，这个阶段是用

1.关于withwith是python中上下文管理器，简单理解，当要进行固定的进入，返回操作时，可以将对应需要的操作，放在with所需要的语句中。比如文件的写入（需要打开关闭文件）等。以下为一个文件写入使用with的例子。withopen(filename,'w')assh:sh.write("#!/bin/bash\n")sh.write("#$-N"+'IC'+altas+str(patien

torch.no_grad(),torch.enable_grad(),torch.set_grad_enabled()这三个函数对于设置局部梯度和赋能梯度计算。

本文以下列三层全连接神经网络代码为例讲解（包括输入层，中间层，输出层）。该代码没有采用torch.nn这个库，但使用了pytorch的自动求到，因此需要提前初始化参数W1和W2，手动写出y_pred和损失函数的表达式、手动更新参数。#定义样本数，输入层维度，隐藏层维度，输出层维度n,d_input,d_hidden,d_output=64,1000,100,10#随机创建一些训练数据X=torch

最近在写代码时遇到一个问题，原本训练好的模型，加载进来进行inference准确率直接掉了5个点，尼玛，这简直不能忍啊～本菜鸡下意识地感知到我肯定又在哪里写了bug了～～～于是开始到处排查，从modelload到dataload，最终在一个被我封装好的module的犄角旮旯里找到了问题，于是顺便就在这里总结一下，避免以后再犯。对于训练好的模型加载进来准确率和原先的不符，比较常见的有两方面的原因：1

Ubuntu16.04（cuda8.0cudnnv7）采用anaconda安装pytorch时，在navigator中显示安装的版本为低于0.4，而由于pytorch在0.4之后弃用volatile，被替换成torch.no_grad

1、model.train()model.train()让model变成训练模式，此时dropout和batchnormalization的操作在训练起到防止网络过拟合的问题2、model.eval()model.eval()，pytorch会自动把BN和DropOut固定住，而用训练好的值。不然的话，一旦test的batch_size过小，很容易就会被BN层导致所生成图片颜色失真极大训练完tra

defpredict(img_path):net=torch.load('model.pkl')net=net.to(device)torch.no_grad()img=PIL.Image.open(img_path