1、model.train() 和model.eval()的用法 model.train()model.eval()/或者 model.train(False) 将模型设置为 training 模式,具体地: 将模型设置为 evaluation(inference)模式,具体地: BatchNorm layers 使用 per-batch statisticsDropout Layers 生效 BathNorm layers 使用 running statisticsDropout Layers 不生效 注...
模型第四次在eval模式下inference，输出结果output_eval2和第二次结果output_eval不同，原因是在第三次t...
使用model.eval():为了得到稳定的评估结果,你告诉模型:“不是试验时间了,现在是真正的巧克力制作时间!”。调用 model.eval()后,Dropout停止工作,模型使用了它在训练期间学到的所有知识,确保每批巧克力都有最佳口感。 对比: 想象如果你是一个面包师傅,正在尝试不同的面团配方。在尝试时,你可能会不断更改材料,这类...
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()...
在讲model.eval()时，其实还会提到torch.no_grad()。torch.no_grad()用于停止autograd的计算，能起到...
总结:如果你的网络中包含batchNorm或者dropout这样在training,eval时表现不同的层,应当使用model.eval()。在inference时用with torch.no_grad()会节省存储空间。 另外需要注意的是,即便不使用with torch.no_grad(),在测试只要你不调用loss.backward()就不会计算梯度,with torch.no_grad()的作用只是节省存储空间。
更技术性地说，当你调用model.eval() 时，你其实是在告诉 PyTorch 的模型进入评估模式。在这种模式下，某些层（如Dropout和BatchNormalization）的行为会发生改变。简单地说，Dropout层会停止随机关闭神经元，BatchNormalization层会使用整个训练集的统计数据，而不是单批数据的统计数据。这确保了在评估模型...
generate, backend='inductor', dynamic=True) with torch.inference_mode(): for i in range(10): pre = time.time() output_compile = model.generate(**inputs) print(f"compile eval time {i}: {time.time()-pre}") The error is as follows Traceback (most recent call last): File "/home...
model.eval() with torch.inference_mode(): inputs = tokenizer(sen, return_tensors="pt") inputs = {k: v.cuda() for k, v in inputs.items()} logits = model(**inputs).logits pred = torch.argmax(logits, dim=-1) print(f"输入:{sen}\n模型预测结果:{id2_label.get(pred.item())...
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...