从“volatile”到“with torch.no_grad()”: PyTorch渐变计算的进化之路

PyTorch中“volatile”标志曾经在处理变量梯度计算方面发挥着重要作用，但随着框架的发展，“with torch.no_grad()”已取代其地位，成为更优雅、更强大的选择。在这篇文章中，我们将深入探讨“volatile”标志的过时和“with torch.no_grad()”的优势，揭示PyTorch渐变计算的演变之旅。

“volatile”标志的局限性

“volatile”标志最初引入PyTorch，目的是防止某些变量参与反向传播计算。通过将“volatile”标志设置为True，可以将变量标记为“易失的”，这意味着它们不会在反向传播过程中累积梯度。

然而，“volatile”标志存在一些局限性：

• 难以使用： “volatile”标志需要手动设置，这可能会给代码增加不必要的复杂性。
• 不兼容： “volatile”标志与某些PyTorch操作不兼容，这可能会导致意外行为。
• 混乱的语义： “volatile”一词可能令人困惑，因为它暗示变量的值可能发生变化，但实际上，它仅影响变量的梯度计算。

“with torch.no_grad()”的兴起

为了解决“volatile”标志的局限性，PyTorch 1.0引入了“with torch.no_grad()”上下文管理器。与“volatile”标志不同，“with torch.no_grad()”在代码块的范围（而不是针对单个变量）内禁止梯度计算。

“with torch.no_grad()”具有以下优点：

• 易于使用： 只需在代码块周围使用“with torch.no_grad()”，即可轻松禁用梯度计算。
• 通用性： “with torch.no_grad()”与PyTorch中的所有操作兼容，消除了不兼容的问题。
• 清晰的语义： “no_grad”一词明确说明了该代码块中的梯度计算已被禁用。

PyTorch版本中的变化

在PyTorch 1.0中，“volatile”标志仍然可用，但已弃用，并建议使用“with torch.no_grad()”。在PyTorch 1.7中，“volatile”标志被正式删除，不再受支持。

何时使用“with torch.no_grad()”？

“with torch.no_grad()”在以下情况下很有用：

• 模型推理： 在评估模型时，通常不需要计算梯度。使用“with torch.no_grad()”可以节省计算资源。
• 向前传递： 当只对模型的前向传递感兴趣时，可以使用“with torch.no_grad()”来加快计算。
• 调试： 通过禁用梯度计算，可以更容易地调试模型，因为可以隔离潜在的梯度问题。

结论

从“volatile”标志到“with torch.no_grad()”，PyTorch渐变计算发生了显着演变。虽然“volatile”标志曾经是一种必要的工具，但“with torch.no_grad()”现在已成为禁用梯度计算的更简单、更强大的选择。通过理解这些变化，开发者可以利用PyTorch渐变计算的最新进展，构建更高效、更可靠的模型。