with torch.no_grad() 详解
https://blog.csdn.net/weixin_46559271/article/details/105658654 ...
原文：Torch.no_grad()影响MSE损失
相关描述 https: discuss.pytorch.org t torch no grad affecting outputs loss 今天在训练网络的时候，发现mseloss在train和test时相差了好几个量级，后来发现是因为mseloss input,target ，并不是对称的，input的应该是网络的输出，而targte是目标，如果颠倒过来，计算就是错的。 ...
2019-01-28 14:11 0 4171 推荐指数：
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with torch.no_grad()详解
可以让节点不进行求梯度，从而节省了内存控件，当神经网络较大且内存不够用时，就需要让梯度为False 代码： x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) with torch.no_grad ...
with torch.no_grad()用处
1、可以减少内存使用 2、训练集训练好模型后，在验证集这里使用with torch.no_grad()，训练集则不会计算梯度值，然后并不会改变模型的参数，只是看了训练的效果。 ...
Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法
https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad ...
pytorch 中 torch.no_grad()、requires_grad、eval()
requires_grad requires_grad=True 要求计算梯度； requires_grad=False 不要求计算梯度； 在pytorch中，tensor有一个 requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时，该tensor就会自动求导。 tensor ...
PyTorch中，关于model.eval()和torch.no_grad()
一直对于model.eval()和torch.no_grad()有些疑惑 之前看博客说，只用torch.no_grad()即可 但是今天查资料，发现不是这样，而是两者都用，因为两者有着不同的作用 引用stackoverflow: Use both. They do ...
Pytorch 中 model.eval() 和 with torch.no_grad() 的区别
model.eval()和with torch.no_grad()的区别在PyTorch中进行validation时，会使用model.eval()切换到测试模式，在该模式下， 主要用于通知dropout层和batchnorm层在train和val模式间切换在train模式下，dropout ...
[pytorch笔记] torch.nn vs torch.nn.functional; model.eval() vs torch.no_grad(); nn.Sequential() vs nn.moduleList
1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下，我们以conv2d的定义为例 ...