理论学习:with torch.no_grad()

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:

  1. 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()optimizer.step(),模型参数不会被更新。

  2. 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。

  3. 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。

 

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