eval函数pythonmopn_pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解

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，eval()时，框架会自动把BN和DropOut固定住，不会取平均，而是用训练好的值，不然的话，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！！！！！！

Class Inpaint_Network()

......

Model = Inpaint_Nerwoek()

#train:

Model.train(mode=True)

.....

#test:

Model.eval()

model.train()

启用 BatchNormalization 和 Dropout

model.eval()

不启用 BatchNormalization 和 Dropout

训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有batch normalization层所带来的的性质。

在做one classification的时候，训练集和测试集的样本分布是不一样的，尤其需要注意这一点。

以上这篇pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

本文标题: pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/301078.html

eval函数pythonmopn_pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解相关推荐

python cut函数_基于python cut和qcut的用法及区别详解
我就废话不多说了,直接上代码吧: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np from num ...
【pytorch】model.train和model.eval用法及区别详解
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,eval()时,框架会自动把BN和DropOut固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的 ...
java mod 函数的使用方法_Java中 % 与Math.floorMod() 区别详解
%为取余(rem),Math.floorMod()为取模(mod) 取余取模有什么区别呢? 对于整型数a,b来说,取模运算或者取余运算的方法都是: 1.求整数商: c = a/b; 2.计算模或者余 ...
【Pytorch】model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别
model.train() 启用 Batch Normalization 和 Dropout 如果模型中有BN层(Batch Normalization)和Dropout,需要在训练时添加model. ...
model.train()与model.eval()的用法、Dropout原理、relu,sigmiod,tanh激活函数、nn.Linear浅析
转载:原文地址-传送门 1.model.train()与model.eval()的用法看别人的面经时,浏览到一题,问的就是这个.自己刚接触pytorch时套用别人的框架,会在训练开始之前写上mode ...
pytroch：model.train()、model.eval()的使用
前言:最近在把两个模型的代码整合到一起,发现有一个模型的代码整合后性能大不如前,但基本上是源码迁移,找了一天原因才发现是因为model.eval()和model.train()放错了位置!!!故在此介 ...
Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别
model.train()和model.eval()的区别主要在于Batch Normalization和Dropout两层. model.train() 官方文档启用 Batch Normaliz ...
model.train()、model.eval()、optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step作用及原理详解【Pytorch入门手册】
1. model.train() model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout. 如果模型中有BN层(Batch Normalization)和D ...
【Pytorch】model.train() 和 model.eval() 原理与用法
文章目录一.两种模式二.功能 1. model.train() 2. model.eval() 为什么测试时要用 model.eval() ? 3. 总结与对比三.Dropout 简介参考链接 ...
model.train()和model.eval()的用法及model.eval()可能导致测试准确率的下降
问题导入: 一般我们在训练模型时会在前面加上:model.train() 在测试模型时会在前面使用:model.eval() 但是在某次使用网络测试模型时,训练准确率很高,但测试准确率很低,排查了各种 ...

eval函数pythonmopn_pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解

eval函数pythonmopn_pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解相关推荐

最新文章

热门文章