在使用pytorch時，并不是所有的操作都需要進行計算圖的生成（計算過程的構(gòu)建，以便梯度反向傳播等操作）。而對于tensor的計算操作，默認是要進行計算圖的構(gòu)建的，在這種情況下，可以使用 with torch.no_grad():，強制之后的內(nèi)容不進行計算圖構(gòu)建。

下面針對是否使用torch.no_grad()做個實驗。
1. 不使用torch.no_grad()

import torchx = torch.arange(4.0) x.requires_grad_(True) # 默認是要進行計算圖的構(gòu)建的 y = 2 * torch.dot(x, x) y.backward() x.grad # 輸出 tensor([ 0., 4., 8., 12.])

2. 使用torch.no_grad()

import torchx = torch.arange(4.0) x.requires_grad_(True) # 強制之后的內(nèi)容不進行計算圖構(gòu)建 with torch.no_grad y = 2 * torch.dot(x, x)y.backward() # 報錯 RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

參考資料

https://blog.csdn.net/weixin_44134757/article/details/105775027；

https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preliminaries/autograd.html；

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch之with torch.no_grad的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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