PyTorch `torch.no_grad` 与 `torch.inference_mode`
PyTorch `torch.no_grad` vs `torch.inference_mode`
PyTorch 在 v1.9 中具有新功能 torch.inference_mode，即“analogous to torch.no_grad...代码 运行 在此模式下通过禁用视图获得更好的性能跟踪和版本计数器颠簸。"
如果我只是在测试时评估我的模型（即不训练），是否存在 torch.no_grad 优于 torch.inference_mode 的情况？我计划用后者替换前者的每个实例，我希望使用 运行 时间错误作为护栏（即我相信任何问题都会显示为 运行 时间错误，如果它不会作为 运行 时间错误出现，那么我认为使用 torch.inference_mode).
确实更可取
the PyTorch Developer Podcast 中提到了有关为什么开发推理模式的更多详细信息。
是的，在推理模式不会引发运行时错误的所有情况下，torch.inference_mode 是 indeed preferable 到 torch.no_grad。
PyTorch 在 v1.9 中具有新功能 torch.inference_mode，即“analogous to torch.no_grad...代码 运行 在此模式下通过禁用视图获得更好的性能跟踪和版本计数器颠簸。"
如果我只是在测试时评估我的模型（即不训练），是否存在 torch.no_grad 优于 torch.inference_mode 的情况？我计划用后者替换前者的每个实例，我希望使用 运行 时间错误作为护栏（即我相信任何问题都会显示为 运行 时间错误，如果它不会作为 运行 时间错误出现，那么我认为使用 torch.inference_mode).
the PyTorch Developer Podcast 中提到了有关为什么开发推理模式的更多详细信息。
是的，在推理模式不会引发运行时错误的所有情况下，torch.inference_mode 是 indeed preferable 到 torch.no_grad。