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如果不使用with torch.no_grad():#xff0c;在进行模型推理#xff08;即计算outputs_cls net(inputs[batch_size//2:])这一步#xff09;时#xff0c;模型参数不会发生改变#xf… 如果不加上“with torch.no_grad():”模型参数会发生改变吗
如果不使用with torch.no_grad():在进行模型推理即计算outputs_cls net(inputs[batch_size//2:])这一步时模型参数不会发生改变原因如下 参数更新机制在PyTorch中模型参数的更新发生在执行optimizer.step()时这一步会根据之前通过.backward()计算的梯度来更新模型参数。仅仅计算前向传播即模型推理而不调用.backward()和optimizer.step()模型参数不会被更新。 梯度累积不使用with torch.no_grad():仅仅意味着在前向传播过程中PyTorch会继续追踪计算图并为所有的可训练参数以及执行的操作计算梯度。这些梯度信息将会被存储起来等待可能的后续梯度反向传播使用。但如果没有显式地执行梯度反向传播.backward()和参数更新optimizer.step()这些梯度信息不会被用来更新模型参数。 性能影响尽管不使用with torch.no_grad():不会直接导致模型参数发生变化但它会导致不必要的梯度计算和存储这不仅增加了计算量也增加了内存使用。特别是在处理大型模型或大量数据时这种额外负担可能会显著影响推理性能和效率。
总结不使用with torch.no_grad():在进行模型的前向推理时不会导致模型参数发生改变但会导致不必要的资源消耗和性能下降。因此在进行模型推理或评估时使用with torch.no_grad():是一种高效且资源友好的做法。
