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pytorch:model.train和model.eval用法及區(qū)別詳解

 更新時間:2020年02月20日 17:31:39   作者:Hinton-wu  
今天小編就為大家分享一篇pytorch:model.train和model.eval用法及區(qū)別詳解,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

使用PyTorch進行訓(xùn)練和測試時一定注意要把實例化的model指定train/eval,eval()時,框架會自動把BN和DropOut固定住,不會取平均,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的時候,訓(xùn)練集和測試集的樣本分布是不一樣的,尤其需要注意這一點。

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內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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