在 Python 中，with 是一个关键字，用于引入一个上下文管理器（context manager）。上下文管理器是一种特殊的对象，它允许你以一种干净、结构化的方式执行一组特定的操作，通常包括设置和清理资源。

with 语句通常与支持上下文管理协议的对象一起使用，这个协议由两个基本方法组成：enter() 和 exit()。

enter() 方法在进入 with 代码块时被调用。
exit() 方法在退出 with 代码块时被调用，无论退出是由于正常完成还是由于异常。
使用 with 语句的好处包括：

自动管理资源：with 语句可以自动管理资源，如文件操作中的打开和关闭文件，或者数据库连接的建立和断开。

异常安全：即使在 with 代码块中发生异常，exit() 方法也会被调用，这使得你可以在退出时执行一些清理工作，如关闭文件、释放锁等。

可读性：with 语句提供了一种清晰的方式来表示代码块的开始和结束，提高了代码的可读性。

在 PyTorch 中，torch.no_grad() 返回一个上下文管理器，当使用 with torch.no_grad(): 语句时，PyTorch 会在进入 with 代码块时禁用梯度计算，并在退出代码块时重新启用梯度计算（如果之前已经启用）。这是通过调用上下文管理器的 enter() 和 exit() 方法来实现的。

例如：

with torch.no_grad():# 在这个代码块中，梯度计算被禁用# 进行一些操作，如模型推理...
# 退出 with 代码块后，梯度计算将自动恢复到之前的状态

在这个例子中，with torch.no_grad(): 创建了一个上下文，在该上下文中梯度计算被禁用。当代码执行离开这个 with 代码块时，无论是否发生异常，PyTorch 都会恢复梯度计算到进入 with 代码块之前的状态。

使用示例：

import torch# 假设 model 是一个已经训练好的 PyTorch 模型
model = ...# 使用 no_grad() 装饰器来禁用梯度计算
with torch.no_grad():# 在这个代码块中，所有的操作都不会跟踪梯度outputs = model(inputs)

在这个示例中，with torch.no_grad(): 创建了一个上下文管理器，在这个代码块内执行的所有操作都不会计算梯度。这对于评估模型或进行模型推理非常有用。