特征提取时是否必须使用torch.no_grad()？当前实现合理性问询

你的实现确实存在效率层面的问题，但不会直接破坏classifier的训练结果，具体分析如下：

1. eval模式不自动关闭梯度计算
   DenseNet设置为eval()只是关闭了batch norm的运行均值更新、dropout的随机丢弃逻辑，但不会自动停止梯度的计算与存储。所以你当前的代码中，提取features_1和features_2时，PyTorch依然会为DenseNet的所有参数计算梯度并保留在内存中。

2. 对classifier训练结果无直接影响，但浪费资源
   因为你的optimizer只绑定了classifier.parameters()，所以loss.backward()时，DenseNet的梯度不会被更新（optimizer只会更新它管理的参数），因此classifier的训练逻辑本身是正常的。但问题在于，DenseNet参数量极大，存储这些无用的梯度会占用大量显存，拖慢训练速度，甚至可能触发显存不足（OOM）的报错。

3. 必须添加torch.no_grad()优化
   正确的做法是用torch.no_grad()包裹DenseNet的前向传播过程，彻底关闭梯度计算：

   with torch.no_grad():
       features_1 = densenet(inputs_1) # extract features 1
       features_2 = densenet(inputs_2) # extract features 2
   

   这样既不会影响classifier的梯度计算与参数更新，又能节省显存、提升训练效率。

4. 代码小错误修正
   你的代码里combined = combined(-1, 4416)是语法错误，应该改成combined = combined.view(-1, 4416)或者combined = combined.flatten(1)来完成张量重塑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ze0ruso