Pytorch中with torch.no_grad()方法如何使用,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
requires_grad=True
要求计算梯度
requires_grad=False
不要求计算梯度
with torch.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() # 测试模式 with torch.no_grad(): pass
@torch.no_grad() def eval(): ...
关于Pytorch中with torch.no_grad()方法如何使用问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。