如何用子域名做网站,网站建设哈尔滨app开发2,个人网站名称怎么写,网站建设好不好文章目录 1. model.eval()为什么需要 .eval() 方法#xff1f;使用 .eval() 方法示例 注意事项 2. torch.no_grad()为什么需要 torch.no_grad()#xff1f;使用 torch.no_grad()示例场景注意事项 1. model.eval()
model.eval() 在 PyTorch 中是一个重要的方法#xff0c;用… 文章目录 1. model.eval()为什么需要 .eval() 方法使用 .eval() 方法示例 注意事项 2. torch.no_grad()为什么需要 torch.no_grad()使用 torch.no_grad()示例场景注意事项 1. model.eval()
model.eval() 在 PyTorch 中是一个重要的方法用于设置模型为评估模式。
在模型测试或应用于实际问题时通常会使用的模式。
在训练模式和评估模式之间切换是非常重要的因为它们在某些层的行为上有所不同。
为什么需要 .eval() 方法
当你在 PyTorch 中训练模型时默认情况下模型处于训练模式.train()。在这种模式下所有的层都是激活的包括如 dropout 和 batch normalization 这样的层这些层在训练和评估时的行为是不同的。
Dropout 层在训练时它随机地“丢弃”一些神经元即将它们的输出设置为0以减少模型对于训练数据的过拟合。但在评估模式下我们需要使用全部的神经元因此 dropout 层会被禁用。Batch Normalization 层在训练时这些层会根据当前批次的数据动态调整神经元的输出。但在评估模式下它们使用训练时学到的统计数据来标准化输出而不是当前批次的。
使用 .eval() 方法
调用 .eval() 方法可以将模型中所有设计用于训练的层切换到评估模式。这样可以确保在评估模型或进行预测时模型的行为是一致的不会因为随机的 dropout 或是基于批次的标准化而变化。
model.eval()示例
在下面的例子中我们首先将模型设置为训练模式然后进行一些训练步骤最后在进行评估前将模型切换到评估模式。
model.train() # 设置模型为训练模式
# 进行训练...model.eval() # 在评估之前将模型设置为评估模式
# 进行评估...注意事项
在使用 .eval() 切换到评估模式后如果你需要再次训练模型记得使用 .train() 将模型切换回训练模式。.eval() 并不影响模型的梯度计算为了在评估模式下避免计算和存储不必要的梯度通常会结合使用 torch.no_grad() 上下文管理器。
model.eval()
with torch.no_grad():output model(input)# 进行评估...通过这种方式可以确保模型在评估时的性能最优化同时也节省计算资源。
2. torch.no_grad()
torch.no_grad() 在 PyTorch 中是一个上下文管理器用于暂时禁用在代码块内部执行的所有操作的梯度计算。这是因为在某些情况下例如模型评估或推理时我们不需要计算梯度。在这些场景下使用 torch.no_grad() 可以减少内存消耗并提高计算速度因为它避免了不必要的梯度计算和存储。
为什么需要 torch.no_grad()
在 PyTorch 中张量Tensor的计算默认是会跟踪其操作历史以便于梯度计算的这对于训练模型是必要的。
但在评估或推理模式下我们通常不需要反向传播。在这种情况下继续跟踪操作用于梯度计算会浪费资源因为这些梯度根本不会被使用。
使用 torch.no_grad()
使用 torch.no_grad() 是通过上下文管理器的形式来临时禁用梯度计算其作用域限定在with语句块内。这意味着在这个块内的所有计算都不会跟踪梯度从而减少内存使用并提升性能。
with torch.no_grad():# 在这个代码块内所有的计算都不会跟踪梯度output model(input)示例场景
模型评估在模型训练完成后进行评估时我们不需要计算梯度。模型推理在使用训练好的模型对新数据进行预测时。特征提取当我们只是想通过模型提取某些中间特征而不需要进行梯度更新时。
注意事项
尽管 torch.no_grad() 禁用了梯度计算但模型仍可以进行前向传播产生输出。它常与 .eval() 方法结合使用.eval() 方法用于将模型设置为评估模式关闭如Dropout和BatchNormalization这样在训练和评估模式下行为不同的层而 torch.no_grad() 用于停止梯度计算。
model.eval()
with torch.no_grad():output model(input)通过这种方式可以确保在模型评估或推理时资源使用最优化并且计算速度更快。
