Cách sử dụng with torch.no_grad() khi đánh giá mô hình trong PyTorch

Vì sao nhiều bạn bối rối khi dùng torch.no_grad()?

Khi bắt đầu làm việc với PyTorch, nhiều bạn phân vân giữa hai trạng thái:

Huấn luyện

– cần gradient để cập nhật trọng số.
Đánh giá – chỉ cần dự đoán, không cần gradient.

Tới bước đánh giá mô hình, câu hỏi quen thuộc xuất hiện: “Lúc đánh giá có cần tắt gradient không? Nếu có thì dùng như thế nào?”

Câu trả lời là có, và PyTorch hỗ trợ điều này bằng cú pháp:

Bài viết dưới đây giải thích bản chất, cách dùng đúng và lý do nên sử dụng — theo hướng dễ hiểu, không nặng công thức.

torch.no_grad() là gì?

là một ngữ cảnh trong PyTorch cho phép vô hiệu hóa cơ chế tính gradient.

Khi nằm trong khối này:

• PyTorch không lưu lại lịch sử tính toán,
• Không tính gradient,
• Không lưu graph phục vụ backpropagation.

Kết quả:

• Giảm dùng RAM,
• Tăng tốc,
• An toàn hơn khi suy luận
  inference
  .

Khái niệm này liên quan đến nhóm kiến thức về backpropagation, autograd và tối ưu hóa — những nội dung nền trong các module Pre-Deep Learning và Deep Learning.

Vì sao cần dùng torch.no_grad() khi đánh giá mô hình?

Trong giai đoạn evaluation/inference, mô hình chỉ dự đoán chứ không học nữa.
Do đó:

• Không cần tính gradient,
• Không cần lưu computation graph,
• Không cần tối ưu.

Nếu không dùng no_grad():

• PyTorch vẫn ghi lại lịch sử như đang training,
• Bộ nhớ tăng không cần thiết,
• Tốc độ chậm hơn,
• Dễ gặp lỗi nếu vô tình gọi
  backward()
  trong evaluation.

Vì vậy, luôn dùng

khi đánh giá mô hình.

Cách sử dụng đúng khi đánh giá mô hình

Cách dùng rất đơn giản: bọc toàn bộ phần dự đoán trong khối no_grad.

with torch.no_grad(): Model chuyển sang eval mode Đưa input vào model để dự đoán Thu kết quả output

Thông thường trong pipeline:

• Dùng
  model.eval()
  để tắt các layer như Dropout/BatchNorm ở chế độ training,
• Dùng
  torch.no_grad()
  để tắt gradient hoàn toàn.

Hai bước này luôn đi chung với nhau khi evaluation.

Dấu hiệu cho thấy bạn chưa dùng torch.no_grad() đúng cách

GPU RAM tăng dần theo batch khi đánh giá

PyTorch vẫn lưu graph dù không cần → dễ tràn bộ nhớ.

Tốc độ inference chậm bất thường

Do graph tracking hoạt động như lúc training.

Mô hình đánh giá ổn nhưng chạy deploy lại “nặng”

Inference server thường yêu cầu tắt gradient để tối ưu.

Khi chạy validation trong training loop bị lỗi backprop

Nếu vô tình gọi backward ở validation step → báo lỗi vì graph không giữ được.

Ví dụ tình huống thực tế

Bạn làm một dự án phân loại ảnh trong module Computer Vision:

• Dataset có 50.000 ảnh,
• Batch size 64,
• validation sau mỗi epoch.

Nếu không dùng

:

• GPU memory sẽ tăng lên theo từng batch,
• Validation mất thời gian gấp 3–5 lần,
• Dễ phải giảm batch size chỉ vì graph tracking không cần thiết.

Khi thêm

:

• Memory ổn định,
• Validation nhanh hơn rõ rệt,
• Pipeline nhẹ và ổn định hơn khi triển khai.

Lời khuyên cho người mới bắt đầu

Khi xây loop cho validation hoặc inference:

• Luôn gọi
  model.eval()
  ,
• Luôn dùng
  with torch.no_grad()
  bọc phần dự đoán,
• Quan sát memory và tốc độ để thấy sự khác biệt.

Bạn có thể thử nghiệm thêm để hiểu rõ hơn.

Hỏi đáp nhanh về torch.no_grad()

Có cần dùng no_grad trong training không?
Không, vì training cần gradient để tối ưu.

Chỉ dùng model.eval() thôi có đủ không?
Không, model.eval() không tắt gradient. Cần thêm no_grad().

no_grad có làm mô hình yếu hơn không?
Không, chỉ tắt gradient — không ảnh hưởng chất lượng dự đoán.

Dùng no_grad có phải lúc nào cũng đúng khi inference không?
Đúng, vì inference không cần backprop.

FAQ về chương trình AIO

Q: Mình con số 0 thì học nổi không?
A: Chỉ cần có thời gian học mỗi ngày. Kiến thức và tài liệu team admin lo.

Q: Ai dạy AIO?
A: Toàn bộ admin AIO trực tiếp dạy và hỗ trợ trong suốt hành trình.

Q: Admin có “xịn” không?
A: Admin đều là người làm nghề thật. Không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức mình.

Q: AIO khác gì trung tâm khác?
A: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng với tinh thần “Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn”.

Tài nguyên học AI:

• Chương trình AIO
• Bài viết & tài liệu học AI
• Tutorial