pytorch:model.train和model.eval用法及區(qū)別詳解
使用PyTorch進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試時(shí)一定注意要把實(shí)例化的model指定train/eval，eval（）時(shí)，框架會(huì)自動(dòng)把BN和DropOut固定住，不會(huì)取平均，而是用訓(xùn)練好的值，不然的話，一旦test的batch_size過小，很容易就會(huì)被BN層導(dǎo)致生成圖片顏色失真極大！?。。。?！
Class Inpaint_Network() ...... Model = Inpaint_Nerwoek() #train: Model.train(mode=True) ..... #test: Model.eval()
model.train()
啟用 BatchNormalization 和 Dropout
model.eval()
不啟用 BatchNormalization 和 Dropout
訓(xùn)練完train樣本后，生成的模型model要用來測(cè)試樣本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否則的話，有輸入數(shù)據(jù)，即使不訓(xùn)練，它也會(huì)改變權(quán)值。這是model中含有batch normalization層所帶來的的性質(zhì)。
在做one classification的時(shí)候，訓(xùn)練集和測(cè)試集的樣本分布是不一樣的，尤其需要注意這一點(diǎn)。
以上這篇pytorch:model.train和model.eval用法及區(qū)別詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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