Pytorch的梯度控制

在之前的实验中遇到一些问题，因为之前计算资源有限，我就想着微调其中一部分参数做，于是我误打误撞使用了with torch.no_grad，可是发现梯度传递不了，于是写下此文来记录梯度控制的两个方法与区别。

在PyTorch中，控制梯度计算对于模型训练和微调至关重要。这里区分两个常用方法：

1. tensor.requires_grad = False

• 目标： 单个张量（通常是模型参数 nn.Parameter）。
• 行为：
  • “参数冻结”：这个张量本身不会计算梯度 (.grad 为 None)。
  • “参数不更新”：优化器不会更新这个张量。
  • “梯度可穿透”：如果它参与的运算的输入是 requires_grad=True 的，梯度仍然会通过这个运算传递给输入。它不阻碍梯度流向更早的可训练层。
• 场景：
  • 微调：冻结预训练模型的某些层，只训练其他层。
  • 例子：pretrained_layer.weight.requires_grad = False

2. with torch.no_grad():

• 目标： 一个代码块 (with 语句块内部)。
• 行为：
  • “全局梯度关闭”（块内）：块内所有新创建的张量默认 requires_grad=False。
  • “不记录计算图”：块内的运算不被追踪，不构建反向传播所需的计算图。
  • “梯度截断”：梯度流到这个块的边界就会停止，无法通过块内的操作继续反向传播。
• 场景：
  • 模型评估/推理 (Inference/Evaluation)：不需要梯度，节省内存和计算。
  • 执行不需要梯度的任何计算。
  • 例子：

   with torch.no_grad():outputs = model(inputs)# ...其他评估代码
  

核心区别速记：

一句话总结：

• 想让某个参数不更新但梯度能流过，用 requires_grad=False。
• 想让一段代码完全不计算梯度也不让梯度流过，用 with torch.no_grad()。

搞清楚这两者的区别，能在PyTorch中更灵活地控制模型的训练过程！