pytorch掉坑記錄:model.eval的作用說明
訓(xùn)練完train_datasets之后，model要來測試樣本了。在model(test_datasets)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(diǎn)。
補(bǔ)充知識：pytorch測試的時候?yàn)楹我由蟤odel.eval（）
Do need to use model.eval() when I test?
Sure, Dropout works as a regularization for preventing overfitting during training.
It randomly zeros the elements of inputs in Dropout layer on forward call.
It should be disabled during testing since you may want to use full model (no element is masked)
使用PyTorch進(jìn)行訓(xùn)練和測試時一定注意要把實(shí)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！?。。。?！
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