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<>1.关于with
with是python中上下文管理器，简单理解，当要进行固定的进入，返回操作时，可以将对应需要的操作，放在with
所需要的语句中。比如文件的写入（需要打开关闭文件）等。
以下为一个文件写入使用with的例子。
with open (filename,'w') as sh: sh.write("#!/bin/bash\n") sh.write("#$ -N "+
'IC'+altas+str(patientNumber)+altas+'\n') sh.write("#$ -o "+pathSh+altas+
'log.log\n') sh.write("#$ -e "+pathSh+altas+'err.log\n') sh.write('source
~/.bashrc\n') sh.write('. "/home/kjsun/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"\n') sh.
write('conda activate python27\n') sh.write('echo "to python"\n') sh.write(
'echo "finish"\n') sh.close()
with后部分，可以将with后的语句运行，将其返回结果给到as后的变量（sh），之后的代码块对close进行操作。
<>2.关于with torch.no_grad():
在使用pytorch时，并不是所有的操作都需要进行计算图的生成（计算过程的构建，以便梯度反向传播等操作）。而对于tensor的计算操作，默认是要进行计算图的构建的，在这种情况下，可以使用
with torch.no_grad():，强制之后的内容不进行计算图构建。
以下分别为使用和不使用的情况：
<>（1）使用with torch.no_grad(): with torch.no_grad(): for data in testloader:
images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.
data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % ( 100 *
correct/ total)) print(outputs)
运行结果：
Accuracy of the network on the 10000 test images: 55 % tensor([[-2.9141, -3.
8210, 2.1426, 3.0883, 2.6363, 2.6878, 2.8766, 0.3396, -4.7505, -3.8502], [-1.
4012, -4.5747, 1.8557, 3.8178, 1.1430, 3.9522, -0.4563, 1.2740, -3.7763, -3.3633
], [ 1.3090, 0.1812, 0.4852, 0.1315, 0.5297, -0.3215, -2.0045, 1.0426, -3.2699,
-0.5084], [-0.5357, -1.9851, -0.2835, -0.3110, 2.6453, 0.7452, -1.4148, 5.6919,
-6.3235, -1.6220]])
此时的outputs没有 属性。
<>（2）不使用with torch.no_grad():
而对应的不使用的情况
for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _,
predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (
predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000
test images: %d %%' % ( 100 * correct / total)) print(outputs)
结果如下：
Accuracy of the network on the 10000 test images: 55 % tensor([[-2.9141, -3.
8210, 2.1426, 3.0883, 2.6363, 2.6878, 2.8766, 0.3396, -4.7505, -3.8502], [-1.
4012, -4.5747, 1.8557, 3.8178, 1.1430, 3.9522, -0.4563, 1.2740, -3.7763, -3.3633
], [ 1.3090, 0.1812, 0.4852, 0.1315, 0.5297, -0.3215, -2.0045, 1.0426, -3.2699,
-0.5084], [-0.5357, -1.9851, -0.2835, -0.3110, 2.6453, 0.7452, -1.4148, 5.6919,
-6.3235, -1.6220]], grad_fn=<AddmmBackward>)
可以看到，此时有grad_fn=<AddmmBackward>
属性，表示，计算的结果在一计算图当中，可以进行梯度反传等操作。但是，两者计算的结果实际上是没有区别的。