建网站昆明,个人网站备案名称填写的注意事项,软件开发外包介绍,宝安做网站文章目录1. model.eval()2. model.train()两者只在一定的情况下有区别#xff1a;训练的模型中含有dropout 和 batch normalization
1. model.eval()
在模型测试阶段使用
pytorch会自动把BN和DropOut固定住#xff0c;不会取每个batchsize的平均#xff0c;而是用训练好的…
文章目录1. model.eval()2. model.train()两者只在一定的情况下有区别训练的模型中含有dropout 和 batch normalization
1. model.eval()
在模型测试阶段使用
pytorch会自动把BN和DropOut固定住不会取每个batchsize的平均而是用训练好的值。 不然的话有输入数据即使不训练它也会改变权值。
一旦test的batch_size过小很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大
测试模型的时候 一般model.eval() 和 with torch.no_grad() 一起使用。
model.eval()with torch.no_grad():...out_data model(data)...
model.train() #最后别忘记加上2. model.train()
让model变成训练模式此时 dropout和batch normalization的操作在训练q起到防止网络过拟合的问题
总结 model.train() 和 model.eval() 一般在模型训练和评价的时候会加上这两句主要是针对由于model 在训练时和评价时 Batch Normalization 和 Dropout 方法模式不同 因此在使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval
在训练的时候, 会计算一个batch内的mean 和var 但是因为是小batch小batch的训练的所以会采用加权或者动量的形式来将每个batch的 mean和var来累加起来也就是说再算当前的batch的时候其实当前的权重只是占了0.1, 之前所有训练过的占了0.9的权重这样做的好处是不至于因为某一个batch太过奇葩而导致的训练不稳定。 好现在假设训练完成了, 那么在整个训练集上面也得到了一个最终的”mean 和var”, BN层里面的参数也学习完了(如果指定学习的话),而现在需要测试了测试的时候往往会一张图一张图的去测这时候没有batch而言了对单独一个数据做 mean和var是没有意义的, 那么怎么办实际上在测试的时候BN里面用的mean和var就是训练结束后的mean_final 和 val_final. 也可说是在测试的时候BN就是一个变换。所以在用pytorch的时候要注意这一点在训练之前要有model.train() 来告诉网络现在开启了训练模式在eval的时候要用”model.eval()”, 用来告诉网络现在要进入测试模式了.因为这两种模式下BN的作用是不同的。
https://blog.csdn.net/qq_32678471/article/details/102892930
