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...
这里我只是讨论train与eval模式下BN的行为差异。 首先需要明确BN的行为由training属性(这里就是通过model.train()设置)和track_running_stats属性控制。 在BN中track_running_stats属性默认为True,在train模式下,forward的时候统计running_mean, running_var并将其作为μ , σ \mu, \sigmaμ,σ,其统计公式如...
测试模型时前面加:model.eval()。 但是不写这两个方法,模型也可以运行,这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况,比如 $Batch\ Normalization、Dropout$。 $Dropout$:在训练过程的前向传播中,让每个神经元以一定的概率 $p$ 处于不激
pytorch可以给我们提供两种方式来切换训练和评估(推断)的模式,分别是:model.train()和model.eval()。 一般用法是:在训练开始之前写上 model.trian() ,在测试时写上 model.eval() 。 二、功能 1. model.train() 在使用 pytorch 构建神经网络的时候,训练过程中会在程序上方添加一句model.train(),作用是启用 ba...
1.model.train()与model.eval()的用法 看别人的面经时,浏览到一题,问的就是这个。自己刚接触pytorch时套用别人的框架,会在训练开始之前写上model.trian(),在测试时写上model.eval()。然后自己写的时候也就保留了这个习惯,没有去想其中原因。 在经过一番
model.train: 作用：将模型设置为训练模式。 行为变化：启用Dropout和Batch Normalization的动态调整。 Dropout：在每次前向传播中随机选择部分连接进行训练，有助于防止过拟合。 BN：利用每一批数据的实时统计信息，有助于模型在训练过程中更好地适应数据分布的变化。model.eval: 作用：将模型设置为...
model.train()：将模型设置为训练模式。在此模式下，模型的参数可以被更新，适合进行模型的训练。例如，...
在使用model.eval()时，通常会配合torch.no_grad()使用，以进一步加速计算和节省显存。torch.no_grad()可以阻止autograd计算，从而加速计算并节省GPU空间。Dropout层的作用是随机丢弃一部分神经元的激活值，以此降低模型对特定局部特征的依赖，增强模型的泛化能力。在测试阶段，为了避免随机丢弃，我们通常使用...
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()。mo…
(3) 当模型先处于eval 模式,后处于train 模式: 结果: (4) 当模型先处于train 模式,后处于eval模式: 结果: 结果分析: model.train( ) :启用 BatchNormalization 和 Dropout model.eval( ) :不启用 BatchNormalization 和 Dropout 训练完train样本后,生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前,需要加上m...