在 Python 中，with 是一個關鍵字，用于引入一個上下文管理器（context manager）。上下文管理器是一種特殊的對象，它允許你以一種干凈、結構化的方式執行一組特定的操作，通常包括設置和清理資源。

with 語句通常與支持上下文管理協議的對象一起使用，這個協議由兩個基本方法組成：enter() 和 exit()。

enter() 方法在進入 with 代碼塊時被調用。
exit() 方法在退出 with 代碼塊時被調用，無論退出是由于正常完成還是由于異常。
使用 with 語句的好處包括：

自動管理資源：with 語句可以自動管理資源，如文件操作中的打開和關閉文件，或者數據庫連接的建立和斷開。

異常安全：即使在 with 代碼塊中發生異常，exit() 方法也會被調用，這使得你可以在退出時執行一些清理工作，如關閉文件、釋放鎖等。

可讀性：with 語句提供了一種清晰的方式來表示代碼塊的開始和結束，提高了代碼的可讀性。

在 PyTorch 中，torch.no_grad() 返回一個上下文管理器，當使用 with torch.no_grad(): 語句時，PyTorch 會在進入 with 代碼塊時禁用梯度計算，并在退出代碼塊時重新啟用梯度計算（如果之前已經啟用）。這是通過調用上下文管理器的 enter() 和 exit() 方法來實現的。

例如：

with torch.no_grad():# 在這個代碼塊中，梯度計算被禁用# 進行一些操作，如模型推理...
# 退出 with 代碼塊后，梯度計算將自動恢復到之前的狀態

在這個例子中，with torch.no_grad(): 創建了一個上下文，在該上下文中梯度計算被禁用。當代碼執行離開這個 with 代碼塊時，無論是否發生異常，PyTorch 都會恢復梯度計算到進入 with 代碼塊之前的狀態。

使用示例：

import torch# 假設 model 是一個已經訓練好的 PyTorch 模型
model = ...# 使用 no_grad() 裝飾器來禁用梯度計算
with torch.no_grad():# 在這個代碼塊中，所有的操作都不會跟蹤梯度outputs = model(inputs)

在這個示例中，with torch.no_grad(): 創建了一個上下文管理器，在這個代碼塊內執行的所有操作都不會計算梯度。這對于評估模型或進行模型推理非常有用。