Pytorch evaluation每次運(yùn)行結(jié)果不同的解決
更新時(shí)間：2020年01月02日 08:38:15 作者：kangk_521
今天小編就為大家分享一篇Pytorch evaluation每次運(yùn)行結(jié)果不同的解決，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
這兩天跑測(cè)試圖時(shí)，發(fā)現(xiàn)用同樣的model，同樣的測(cè)試圖，每次運(yùn)行結(jié)果不同;
經(jīng)過漫長的debug發(fā)現(xiàn)，在net architure中有dropout，如下（4）：
(conv_block): Sequential(
(0): ReflectionPad2d((1, 1, 1, 1))
(1): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(2): InstanceNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False)
(3): ReLU(inplace)
(4): Dropout(p=0.5)
(5): ReflectionPad2d((1, 1, 1, 1))
(6): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(7): InstanceNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False)
)
在跑evaluation的時(shí)候，因?yàn)閐ropout的存在，每次運(yùn)行會(huì)隨機(jī)丟一些中間結(jié)果，從而導(dǎo)致最終結(jié)果有差異;
可以在evaluation過程中，使用eval() class強(qiáng)制丟掉random的內(nèi)容，code如下：
self.fake_B = self.netG.eval().forward(self.real_A)
以上這篇Pytorch evaluation每次運(yùn)行結(jié)果不同的解決就是小編分享給大家的全部內(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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