yolov5参数更新问题

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yolov5训练时with torch.no_grad()包裹的部分不进行反向传播求导，那么loss+=loss_d之后是怎样更新参数的呢

1 参考GPT和自己的思路，在Yolov5训练过程中，损失函数loss通常由多个部分组成，其中包括目标检测损失、分类损失、正则化损失等。对于每个部分，我们可以根据其特点分别计算，并将它们累加起来得到最终的损失值。在训练过程中，我们通过反向传播来求得各个参数的梯度，然后用优化器来更新这些参数。
2 在你提供的代码片段中，with torch.no_grad()包裹的部分不进行反向传播求导，因此其中的计算不会影响模型参数的更新。这部分代码的作用是用教师模型teacher的输出train_out来指导学生模型model的训练，其中train_out包含了三个尺度的特征图feature1_t、feature2_t和feature3_t。这三个特征图和学生模型的输出outs一起用来计算目标检测损失loss_d。
3 具体而言，代码中的compute_mask_loss函数用来计算一个尺度的特征图上的掩码损失，这个函数返回一个标量值loss_d_i，其中i表示第i个特征图。然后将三个尺度的掩码损失相加得到总的掩码损失loss_d。最后，将总的掩码损失loss_d加到总的损失loss上，用lossitems保存每个部分的损失值。
完整代码如下：

outs, _ = model(imgs)  # 前向传播得到模型输出
loss_items = []  # 保存各个部分的损失值
loss = 0  # 总的损失
with torch.no_grad():
    _, train_out = teacher(imgs)
    feature1_t, feature2_t, feature3_t = train_out

loss_d_1 = compute_mask_loss(mask1, feature1, feature1_t, opt.distill_ratio)  # 计算掩码损失1
loss_d_2 = compute_mask_loss(mask2, feature2, feature2_t, opt.distill_ratio)  # 计算掩码损失2
loss_d_3 = compute_mask_loss(mask3, feature3, feature3_t, opt.distill_ratio)  # 计算掩码损失3
loss_d = loss_d_1 + loss_d_2 + loss_d_3  # 计算总的掩码损失
loss += loss_d  # 将掩码损失加到总的损失上
loss_items += [0, 0, 0, loss_d.item(), loss_d.item()]  # 保存各个部分的损失值

# 其他部分的损失计算
...

loss *= opt.batch_size  # 损失乘以批量大小
loss.backward()  #

如果对您有帮助，请给与采纳，谢谢。

该回答引用ChatGPT

with torch.no_grad() 上下文管理器的作用是不需要梯度的代码块中，将Tensor的requires_grad属性设为False，从而减少内存占用并加速代码执行。

在你提供的代码中，with torch.no_grad()上下文管理器的作用是将 outs、train_out、feature1_t、feature2_t和feature3_t 的 requires_grad属性设为False，从而确保他们在后续计算中不会产生梯度。

然后，将三个mask_loss合并成总的loss_d，再将loss_d与loss相加得到总的损失函数loss。因为with torch.no_grad()中的代码块不需要梯度，所以不会对参数进行更新。参数的更新是在正常的反向传播求导中进行的。

在反向传播中，梯度会从loss开始一步步向后传播，并更新网络中所有的参数。更新规则一般为梯度下降等优化算法。

在with torch_nogrid部分代码确实没有看到参数更新。所以。我觉得这里应该只是计算模型的结果，并不做参数更新。如果你需要做参数的更新，那就不能使用with torch_nogrid，而应该使用循环迭代等进行多次的梯度下降，调整参数。
具体怎么进行梯度下降，代码可参考:
https://blog.csdn.net/qq_43552324/article/details/123780456
或者您自己找下。相信您有了这个思路能够成功解决！

即使使用with torch.no_grad()包装一部分代码，也不会影响模型参数的更新。因为在训练过程中，优化器根据总损失计算梯度，而这个总损失包括了使用with torch.no_grad()包装的部分代码计算的损失和需要计算梯度的部分代码计算的损失。优化器将根据这个总损失计算梯度，并使用梯度来更新模型的参数，而这个过程与with torch.no_grad()包装的部分代码无关。因此，使用with torch.no_grad()包装一部分代码，不会影响模型参数的更新，而只会减少计算量，加速训练。