网站商城微信支付,提交网址,网站 廉政建设 板块,做网站seo优化【代码规范】.train(False)和.eval()的相似性和区别 文章目录 一、.train(False) 和 .eval() 的功能二、.train(False) 和 .eval() 的区别2.1 .eval()2.2 .train(False)2.3 总结 三、.eval()更加规范 一、.train(False) 和 .eval() 的功能
.train(False) 和 .eval() 在功能上非… 【代码规范】.train(False)和.eval()的相似性和区别 文章目录 一、.train(False) 和 .eval() 的功能二、.train(False) 和 .eval() 的区别2.1 .eval()2.2 .train(False)2.3 总结 三、.eval()更加规范 一、.train(False) 和 .eval() 的功能
.train(False) 和 .eval() 在功能上非常相似 都达到将模型从训练模式切换到评估模式的目的它们在使用和语义上有一些细微的区别
二、.train(False) 和 .eval() 的区别
2.1 .eval()
一个更加直观和推荐的方式来将模型切换到评估模式 它明确地告诉其他开发者你正在准备模型进行评估比如验证或测试 调用 .eval() 方法会递归地遍历模型的所有子模块并将它们的 training 标志设置为 False这意味着任何包含训练相关行为的层如批量归一化Batch Normalization和Dropout将被设置为评估模式
2.2 .train(False)
.train(False) 是通过直接设置模型的 training 属性为 False 来实现同样的效果 这可能在某些情况下看起来更像是一种底层的访问而 .eval() 更像是一个面向用户的API .train() 方法本身是一个更通用的方法它可以接受一个布尔参数 当参数为 True 时它将模型设置为训练模式当参数为 False 时它将模型设置为评估模式 使用 .train(False) 时同样会递归地遍历模型的所有子模块将它们的 training 标志设置为 False
2.3 总结
使用起来两个的作用是一样无差别的仅仅是.eval()更加清晰
三、.eval()更加规范
在功能上.eval() 和 .train(False) 的确有相同的效果都能将模型从训练模式切换到评估模式 在大多数情况下它们可以互换使用且结果没有差异 从代码的可读性和最佳实践的角度来看.eval() 提供了更清晰的意图表达 明确地告诉阅读代码的人你正在将模型设置为评估模式 对团队开发和维护代码尤其重要 。.eval() 方法是PyTorch官方推荐用来切换模型到评估模式的方式 .train(False) 也可以达到同样的目的但从长远来看使用 .eval() 可以提高代码的可维护性和理解性在实际应用中推荐使用 .eval()除非有特定的技术原因需要直接操作 .train() 方法
