猫头虎分享：Python库 PyTorch 中强大的 with torch.no_grad() 的高效用法

猫头虎分享：Python库 PyTorch 中强大的 with torch.no_grad() 的高效用法 🚀今天猫头虎带您深入解析 PyTorch 中一个非常实用的工具：with torch.no_grad()，它常被用于加速推理、节省内存以及避免意外梯度更新。🐯🎯让我们通过真实开发场景，逐步拆解其背后的原理、用途、以及最佳实践！🌟 引言在日常开发中，很多粉丝经常问猫哥：“为什么我的推

社区主理人微信号: Libin9iOak

1011人浏览 · 2025-01-08 19:46:58

社区主理人微信号: Libin9iOak · 2025-01-08 19:46:58 发布

猫头虎分享：Python库 PyTorch 中强大的 `with torch.no_grad()` 的高效用法 🚀

今天猫头虎带您深入解析 PyTorch 中一个非常实用的工具：with torch.no_grad()，它常被用于加速推理、节省内存以及避免意外梯度更新。🐯🎯
让我们通过真实开发场景，逐步拆解其背后的原理、用途、以及最佳实践！

🌟 引言

在日常开发中，很多粉丝经常问猫哥：

“为什么我的推理速度这么慢？”
“如何避免 PyTorch 中不必要的梯度计算？”

这里，我们就需要用到 PyTorch 提供的一个“神器”：with torch.no_grad()。

核心关键词：
高效推理、节省内存、避免梯度更新。

通过这篇文章，您将了解：

什么是 torch.no_grad()
如何正确使用它以提升性能 🏃‍♂️
避免使用中的潜在陷阱 ⚠️
实际案例与代码示例 🔧
未来发展趋势 🛠️

Python

作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、华为云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

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作者名片 ✍️

博主：猫头虎
全网搜索关键词：猫头虎
作者微信号：Libin9iOak
作者公众号：猫头虎技术团队
更新日期：2025年01月30日
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正文

🧐 什么是 `torch.no_grad()`？

1. 背景介绍

PyTorch 是基于自动微分的框架，其默认行为会在每次前向计算中追踪计算图。这对于训练来说是必须的，但在推理时会带来以下问题：

内存占用增加：梯度追踪需要额外存储。
计算效率降低：额外的操作会拖慢速度。

解决方案：torch.no_grad()
它是 PyTorch 提供的上下文管理器，用于禁用梯度计算，从而优化推理性能。

💡 torch.no_grad() 的主要用途

禁用梯度计算 🛑

推理时不需要梯度，可以通过禁用梯度计算减少资源消耗。
提升推理效率 🚀

减少不必要的计算，提高速度。
避免误操作 ❌

防止无意中调用 .backward() 导致错误。

🛠️ 如何使用 `torch.no_grad()`？

以下是一个简单的代码示例：

import torch
from torch import nn

# 定义一个简单的模型
model = nn.Linear(10, 5)
input_data = torch.randn(1, 10)

# 默认情况下，PyTorch 会追踪梯度
output = model(input_data)
print(f"默认模式，是否需要梯度：{output.requires_grad}")

# 使用 with torch.no_grad() 禁用梯度
with torch.no_grad():
    output_no_grad = model(input_data)
    print(f"禁用梯度模式，是否需要梯度：{output_no_grad.requires_grad}")

运行结果：

默认模式，是否需要梯度：True
禁用梯度模式，是否需要梯度：False

🔍 深入剖析 `torch.no_grad()`

1. 对比性能提升

以下是对比是否使用 torch.no_grad() 的性能测试：

import time

input_data = torch.randn(1000, 1000)

# 默认模式
start = time.time()
for _ in range(1000):
    output = model(input_data)
end = time.time()
print(f"默认模式耗时：{end - start:.4f} 秒")

# 使用 no_grad 模式
start = time.time()
with torch.no_grad():
    for _ in range(1000):
        output_no_grad = model(input_data)
end = time.time()
print(f"禁用梯度模式耗时：{end - start:.4f} 秒")