如果模型中有 BN 层(Batch Normalization)和 Dropout,需要在训练时添加 model.train(),在测试时添加 model.eval( )。 其中model.train( ) 是保证 BN 层用每一批数据的均值和方差,而 model.eval( ) 是保证 BN 用全部训练数据的均值和方差; 而对于 Dropout,model.train( ) 是随机取一部分网络连接来训练更新...
PyTorch 的 BatchNorm 层 BatchNorm 层# 为了实现输入特征标准化,batch norm 层会维护一个全局均值 running_mean 和全局方差 running_var。网络train()时进行统计,eval()时使用统计值。 除此之外,可选 weight 权重和 bias 权重,这两个权重是会持续参与到网络学习的。这个变换叫做仿射变换,即 线性变换 + 平移。
网络训练时和网络评估时,BatchNorm模块的计算方式不同。如果一个网络里包含了BatchNorm,则在训练时需要先调用train(),使网络里的BatchNorm模块的training=True(默认是True),在网络评估时,需要先调用eval(),使网络里的BatchNorm模块的training=False。 BatchNorm1d参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
BatchNorm 层:在训练时,BatchNorm 层会根据当前批次的数据计算均值和方差,并使用这些统计量对输入数据进行归一化。同时,它会不断更新全局的均值和方差统计信息。 2. xx.eval() 功能 xx.eval() 方法用于将模型设置为评估模式。在评估模式下,模型中的特殊层(如 Dropout、BatchNorm 等)会以评估时的行为方式工作。
.train() 模式主要用于激活某些特定于训练的层(如 Dropout 和 BatchNorm),而 .eval() 模式则确保这些层在评估或测试时不激活。因此,在不包含这些特殊层的情况下,两种模式的表现是一致的。 总的来说,理解 .train() 和.eval() 模式的本质区别只是对于特殊层(BN、Dropout、DropBlock 等)在训练阶段和测试阶段的...
mode, if they are affected, e.g. :class:`Dropout`, :class:`BatchNorm`, etc. Returns: Module: self """ self.training = mode for module in self.children(): module.train(mode) return self def eval(self): return self.train(False) ...
在使用batchNorm时,通常只需要指定num_features就可以了。网络训练前调用train(),训练时BatchNorm模块会统计全局running_mean和running_var,学习weight和bias,即文献中的 和 。网络评估前调用eval(),评估时,对传入的batch,使用统计的全局running_mean和running_var对batch进行归一化,然后使用学习到的weight和bias进行仿射...
model.train() # 设置模型为train模式 model.eval() # 设置模型为eval模式 1. 2. 这两行代码并不是必须加上,如果说搭建的网络模型当中有用到一些特殊的层才有作用。如果没有这些特殊的层,添加这两行代码没有作用。 由于搭建的神经网络都是继承torch.nn.Module(),所以在官方文档可以相关的描述: ...
备注:训练阶段model.eval(),测试阶段model.train()这种错误的设置我们不考虑。 nn.BatchNorm1d 对2D或3D输入(带有可选附加通道尺寸的一小批1D输入)应用批量标准化。可用于全连接层。 Input: (N, C) Output: (N, C) ...
BatchNorm2d层对输入应用规范化以获得零均值和单位方差并提高网络精度。 MaxPool层将帮助我们确保图像中对象的位置不会影响神经网络检测其特定特征的能力。 Linear层是网络中的最后一层,它计算每个类的分数。 在 CIFAR10 数据集中,有 10 类标签。 得分最高的标签将是模型预测的那一个。 在线性层中,必须指定输入特...