pytorch掉坑記錄:model.eval的作用說(shuō)明
訓(xùn)練完train_datasets之后，model要來(lái)測(cè)試樣本了。在model(test_datasets)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(lái)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)。
補(bǔ)充知識(shí)：pytorch測(cè)試的時(shí)候?yàn)楹我由蟤odel.eval（）
Do need to use model.eval() when I test?
Sure, Dropout works as a regularization for preventing overfitting during training.
It randomly zeros the elements of inputs in Dropout layer on forward call.
It should be disabled during testing since you may want to use full model (no element is masked)
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(guò)小，很容易就會(huì)被BN層導(dǎo)致生成圖片顏色失真極大?。。。。。?/p>
以上這篇pytorch掉坑記錄:model.eval的作用說(shuō)明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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