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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。
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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,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
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