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。

当前题目：Pytorch中withtorch.no_grad()方法如何使用
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