网站群管理建设工作,做网站开发钱,网站页面设置手机版,企业网站seo多少钱Python 中的 with 语句适用于对资源进行访问的场合#xff0c;确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作#xff08;异常处理#xff09;#xff0c;释放资源#xff0c;比如文件使用后自动关闭#xff0f;线程中锁的自动获取和释放等。例如下面是文件读…Python 中的 with 语句适用于对资源进行访问的场合确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作异常处理释放资源比如文件使用后自动关闭线程中锁的自动获取和释放等。例如下面是文件读取的三种写法
# 文件读取# 1) 无异常处理
file open(file_path, w)
file.write(hello world !)
file.close()# 2) 用 try 进行异常处理
file open(file_path, w)
try:file.write(hello world)
except:print(Error !)
finally:file.close()# 3) 用 with 语句进行异常处理
with open(file_path, w) as file:file.write(hello world !)第一种写法可能出现两个问题文件读取发生异常但没有进行任何处理或者忘记关闭文件句柄。
第二种写法就确保了文件可以正常关闭同时如果读取发生异常也不会影响后面的代码但缺点是比较冗长。
第三种写法就是 with 语句同时自动完成了异常处理和文件关闭的操作。实际上 with 语句识别的是对象的 __enter__() 方法和 __exit__() 方法只要对象有这两个方法就可以对它使用 with。而 with 相当于是先 try 一下对象的 __enter__() 方法能调用就调用并且调用返回的结果赋值给 as 后面的变量然后执行 with 语句块中的代码段执行完之后最后 finally 要调用对象的 __exit__() 方法如下我们自定义了一个 MessageWriter 对象
class MessageWriter(object):def __init__(self, file_name):self.file_name file_namedef __enter__(self):self.file open(self.file_name, w)return self.filedef __exit__(self):self.file.close()with MessageWriter(my_file.txt) as xfile:xfile.write(hello world)在 Pytorch 中tensor 有一个 requires_grad 参数如果设置为True这个 tensor 的梯度就会被记录则反向传播时该 tensor 就会自动求导。若一个节点的 requires_grad 被设置为True那么所有依赖它的节点 requires_grad都为 True。
显然当处于测试或者推理阶段时我们不需要反向传播因此也不希望内存被大量 tensor 的梯度所占用为了节约内存我们应该把所有 tensor 的 requires_grad 都设置为 Falsewith torch.no_grad() 完成的正是这个工作。
打开 torch.no_grad() 的源代码就可以看到它的 __enter__() 方法和 __exit__() 方法如下图所示 with torch.no_grad() 实际上就是把当前 grad 是否开启用 self.prev 记录下来然后关闭 grad再执行 with 语句块的代码全部执行完之后根据 self.prev 把 grad 的状态还原回去。
