例如,如果不使用with torch.no_grad(),则会浪费时间和内存来计算不需要的梯度。如果不使用model.eval(),则模型中的特殊操作可能会对测试结果产生影响。
model.eval()负责改变batchnorm、dropout的工作方式,如在eval()模式下,dropout是不工作的。 torch.no_grad()负责关掉梯度计算,节省eval的时间。 只进行inference时,model.eval()是必须使用的,否则会影响结果准确性。 而torch.no_grad()并不是强制的,只影响运行效率。 一般写为: # evaluate model: model.eval()...
1. model.train()和model.eval()用法和区别 1.1 model.train() model.train()的作用是启用Batch Normalization 和 Dropout。 如果模型中有BN层(Batch Normalization)和Dropout,需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout,model.train()是随机取一部分网络...
这里的结果和对整个网络使用requires_grad=False是一样的,原因同上,不再赘述。实际上with torch.no_grad()一般用于固定第一个网络参数,只训练后面一个网络的情况(如GAN中训练D时用with torch.no_grad()包裹住G的前向过程以固定G参数),也一般用于模型的验证环节。 其实with torch.no_grad()就像一堵墙,被它包...
model.eval(): 告诉网络的所有层,你在eval模式,也就是说,像batchNorm和dropout这样的层会工作在eval模式而非training模式(如dropout层在eval模式会被关闭)。 with torch.no_grad(): 当我们计算梯度时,我们需要缓存input values,中间features(可以理解为中间神经元的输出)的值,因为他们可能会在后面计算梯度时需要。
在测试模型时,我们通常使用with torch.no_grad()和model.eval()这两个方法来确保模型在评估过程中的正确性和效率。 with torch.no_grad()是上下文管理器,用于禁用梯度计算,因为在模型测试时我们不需要计算梯度,这样可以减少内存的使用,并加快代码的运行速度。这是因为,计算梯度需要存储每个操作的中间结果,因此会占用...
在PyTorch框架中，model.eval()，requires_grad=False和with torch.no_grad()是三种控制梯度计算和模型行为的关键方法，它们各自在不同场景下发挥着重要作用。首先，实验中打印出的参数p是第一个线性层的矩阵，正常执行前向及反向传播时，显存使用呈动态变化，随着中间结果的产生和销毁，其使用量在预期...
而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作,以起到加速和节省显存的作用,具体行为就是停止gradient计算,从而节省了GPU算力和显存,但是并不会影响dropout和batchnorm层的行为。 使用场景 如果不在意显存大小和计算时间的话,仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation的结果;而with torch.zero_grad...
torch.no_grad() model.eval()切换到测试模式,在该模式下: 主要用于通知dropout层和BN层在train和validation/test模式间切换: 在train模式下,dropout网络层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率(保留概率=p); BN层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。 在eval模式下,dropout层会让所有的激活单元都通过,而...
经常在模型推理代码的前面, 都会添加model.eval(), 主要有3个作用: 1.不进行dropout 2.不更新batchnorm的mean 和var 参数 3.不进行梯度反向传播, 但梯度仍然会计算 torch.no_grad() torch.no_grad的一般使用方法是, 在代码块外面用with torch.no_grad()给包起来。 如下面这样: ...