單純預測情況下是否不需要 with torch.no_grad(): ? 只需要 self.network.eval() ?

 

在 單純預測 的情況下，self.network.eval() 和 with torch.no_grad(): 其實是 不同層面 的優化，通常 兩者都應該使用。

1. self.network.eval()

這個方法會將模型切換到 推理模式 (inference mode)，它的主要作用是：

  • 關閉 BatchNorm 和 Dropout：如果你的模型有 BatchNorm 或 Dropout 層，它們在訓練和推理時行為不同。例如：
    • BatchNorm 在訓練時會計算 當前批次的均值和方差，但在推理時應該用 訓練時學到的均值和方差。
    • Dropout 在訓練時會隨機丟棄部分神經元，但在推理時應該關閉（即不丟棄任何神經元）。
  • 影響 模型內部的行為，但不影響計算圖的建立。

✅ 結論：
在推理時 一定要加上 self.network.eval()，否則模型的結果可能會不穩定。

2. with torch.no_grad():

這段程式碼的作用是：

  • 關閉梯度計算 (Gradient Computation)，使 PyTorch 不會記錄計算圖，減少記憶體使用和運算開銷。
  • 避免不小心執行 loss.backward() 或 optimizer.step() 影響模型。

✅ 結論：
在 不需要反向傳播 (backpropagation) 的情況下，應該加上 torch.no_grad()，這會節省記憶體並加快運算速度。

⚡ 總結 (推薦寫法)

在推理時 應該兩者都使用：

self.network.eval()  # 設定為推理模式
with torch.no_grad():  # 關閉梯度計算，提高效能
    output = self.network(input_data)
  • self.network.eval() 確保 BatchNorm 和 Dropout 的行為正確。
  • torch.no_grad() 減少記憶體使用並加快運算。

如果你只用了 self.network.eval() 而沒有 torch.no_grad()，模型 還是會建立計算圖，這對於預測來說是 多餘的運算，影響效能。

但是用 with torch.no_grad() 就一定會新增一個縮排 但我希望程式更簡潔一點

 

如果你希望 程式更簡潔，但仍然想要 torch.no_grad() 的效能優勢，可以這樣寫：

✅ 方式 1：用 torch.inference_mode()

torch.inference_mode() 是 torch.no_grad() 的增強版，效能更好，還能 自動套用到所有計算，不需要縮排：

torch.inference_mode()(self.network.eval())
output = self.network(input_data)

這樣 torch.inference_mode() 會影響整個計算流程，但不會產生額外縮排。

✅ 方式 2：用 torch.no_grad() 搭配裝飾器 (Decorator)

如果你的推理函數是 predict()，你可以用 裝飾器 來簡潔處理：

@torch.no_grad()
def predict(self, input_data):
    self.network.eval()
    return self.network(input_data)
然後呼叫時就不需要 with torch.no_grad():，也沒有額外縮排：
output = self.predict(input_data)

✅ 方式 3：一次性關閉梯度計算

如果你整個程式 只在推理時執行，可以 一次性關閉梯度計算，這樣之後的所有計算都不會建立計算圖：

torch.no_grad().__enter__()  # 進入 no_grad 狀態
self.network.eval()
output = self.network(input_data)

不過這種方法會影響之後所有的運算，適合在推理專用的程式中使用。

❌ 方式 4（不建議）：只用 self.network.eval()

如果你完全不使用 torch.no_grad()，雖然程式更簡潔，但：

  • PyTorch 還是會建立計算圖，導致不必要的記憶體浪費和運算開銷。
  • 效能比有 torch.no_grad() 時差，特別是對於大型模型。

所以最好的解法還是 方式 1 或 2，能夠簡潔且保留效能優勢。