with torch.no_grad() 是 PyTorch 中用于临时禁用梯度计算的上下文管理器，其核心作用是优化推理或评估阶段的性能，具体特点如下：
1. 基本功能
• 禁用梯度追踪：在代码块内，所有操作不会被记录到计算图中，因此不会产生梯度信息，节省内存并加速计算。
• 恢复梯度状态：退出上下文后，张量的 requires_grad 属性自动恢复到进入前的状态，不影响后续梯度计算。
2. 典型应用场景
• 模型评估/推理：在验证或测试时，仅需前向传播，无需计算梯度，可提升效率并减少显存占用。例如：
with torch.no_grad(
