pytorch中model.train()和model.eval()用法及說明

更新時間：2024年09月09日 15:56:56 作者：hejp_123

在PyTorch中,model.train()用于啟用BatchNormalization和Dropout,保證模型在訓練階段能夠有效地利用這些層的特性,而model.eval()則是用于測試階段,確保BatchNormalization和Dropout不會影響測試結(jié)果,保持模型的穩(wěn)定性

model.train()和model.eval()用法

1.1 model.train()

model.train()的作用是啟用 Batch Normalization 和 Dropout。

如果模型中有BN層(Batch Normalization）和Dropout，需要在訓練時添加model.train()。

model.train()是保證BN層能夠用到每一批數(shù)據(jù)的均值和方差。

對于Dropout，model.train()是隨機取一部分網(wǎng)絡連接來訓練更新參數(shù)。

1.2 model.eval()

model.eval()的作用是不啟用 Batch Normalization 和 Dropout。

如果模型中有BN層(Batch Normalization）和Dropout，在測試時添加model.eval()。

model.eval()是保證BN層能夠用全部訓練數(shù)據(jù)的均值和方差，即測試過程中要保證BN層的均值和方差不變。

對于Dropout，model.eval()是利用到了所有網(wǎng)絡連接，即不進行隨機舍棄神經(jīng)元。

訓練完train樣本后，生成的模型model要用來測試樣本。

在model(test)之前，需要加上model.eval()，否則的話，有輸入數(shù)據(jù)，即使不訓練，它也會改變權(quán)值。這是model中含有BN層和Dropout所帶來的的性質(zhì)。

在做one classification的時候，訓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。

1.3 分析原因

使用PyTorch進行訓練和測試時一定注意要把實例化的model指定train/eval。

model.eval()時，框架會自動把BN和Dropout固定住，不會取平均，而是用訓練好的值，

不然的話，一旦test的batch_size過小，很容易就會被BN層導致生成圖片顏色失真極大?。。。。。?/p>

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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