torch.no_grad降低显存占用

这个函数一般在测试的时候使用，用来降低显存占用

• 在训练的时候我们需要学习weight和bias的梯度，但是在测试的时候我们不需要获取他们的梯度，因此可以节省大量的显存
• 在训练时我们crop成了一个一个块，例如size为256，在测试时如果将整幅图片都送入网络，有时会out of memory，因此需要no_grad语句

使用很简单，在测试时将测试代码放到他下面即可

with torch.no_grad():   # 可以显著的降低显存
	for i, img in enumerate(tqdm(test_loader), 0):
    	img = img.cuda()
    	output = model(img)