728x90 딥러닝모델배포1 [PYTORCH] with torch.no_grad() 사용 방법 2가지와 메모리 부족 해결 방법 7가지 딥러닝 모델의 생명 주기는 크게 학습(Training)과 추론(Inference)으로 나뉩니다. 학습 시에는 역전파를 위해 모든 연산 그래프를 기록해야 하지만, 모델을 평가하거나 실제 서비스에 배포하는 추론 단계에서는 이 기록이 불필요한 짐이 됩니다. 이때 구원투수로 등판하는 것이 바로 with torch.no_grad()입니다. 단순히 "속도가 빨라진다"는 수준을 넘어, 왜 이 컨텍스트 매니저가 고해상도 이미지 처리나 대규모 언어 모델(LLM) 환경에서 필수적인지 시니어 엔지니어의 시각으로 분석해 보겠습니다.1. with torch.no_grad()의 핵심 메커니즘과 차이점파이토치는 텐서 연산 시 requires_grad=True인 텐서가 포함되면 자동으로 연산 히스토리(Computational Gra.. 2026. 3. 23. 이전 1 다음 728x90
