3Dcnn 降假阳性模型调试(八)

Pytorch的训练模式和测试模式切换
使用时切记要根据实际情况切换：
model.train()
model.eval()

一般训练时候:

net = NoduleNet()
net = net.cuda()
cudnn.benchmark = True
net = DataParallel(net)
net.train()

测试时候:

net = NoduleNet()
net = net.cuda()
net = DataParallel(net)
net.eval()

针对model 在训练时和测试的时候不同的 Batch Normalization 和 Dropout 方法模式所以要切换.

但是在我的测试下相同的数据,不同次的测试结果还是会不一样.虽然是在一定范围内波动.但是还是不爽.

https://blog.csdn.net/kangk_521/article/details/81225787这篇博客让我知道,原来是在跑evaluation的时候，因为dropout的存在，每次运行会随机丢一些中间结果，从而导致最终结果有差异.而他给的方法我不太明白

http://www.cnblogs.com/king-lps/p/8570021.html博文说 eval即evaluation模式，train即训练模式。仅仅当模型中有Dropout和BatchNorm是才会有影响。因为训练时dropout和BN都开启，而一般而言测试时dropout被关闭，BN中的参数也是利用训练时保留的参数，所以测试时应进入评估模式。但是按照他的说法应该测试结果不变才对啊.

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