UserWarning:易失性已移除，现在没有essfet。使用'with torch.no_grad():‘实例

UserWarning:易失性已移除，现在没有essfet。使用'with torch.no_grad():‘实例

这个警告信息是由PyTorch框架中的一个变化引起的。在旧版本的PyTorch中，我们可以使用volatile=True参数来标记一个Tensor为不可变的，即不会被自动求导。然而，从PyTorch 0.4版本开始，volatile参数被移除了，取而代之的是使用with torch.no_grad():语句块来实现相同的功能。

with torch.no_grad():语句块用于包装一段代码，其中的Tensor操作不会被记录在计算图中，从而节省内存并提高代码的执行效率。在这个语句块中，所有的Tensor都将被视为不需要梯度，因此不会进行自动求导。

这个变化的目的是为了简化代码，并提高代码的可读性。使用with torch.no_grad():语句块可以明确地表达出我们不需要对其中的Tensor进行梯度计算，从而避免了一些潜在的错误。

在实际应用中，当我们只需要进行前向推断或评估模型时，可以使用with torch.no_grad():语句块来包装相关的代码，以减少内存消耗和计算时间。

腾讯云提供了一系列与PyTorch相关的产品和服务，例如云服务器、GPU实例、容器服务等，可以满足不同规模和需求的深度学习任务。具体的产品介绍和相关链接可以参考腾讯云的官方文档：

1. 腾讯云官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/213/11518
2. 云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
3. GPU实例：https://cloud.tencent.com/product/gpu
4. 容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke

请注意，以上链接仅为示例，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。