model.train() model.eval()
文章目录
- 1、model.train
- 2、model.eval
1、model.train
model.train()是在模型训练的时候使用,主要针对Batch Normalization 和 Dropout 方法模式,防止网络过拟合。
2、model.eval
model.eval()是在模型检验的时候使用的,也是针对BN与Dropout方法模式的,pytorch会自动把BN和DropOut固定住,不会取平均,而是用训练好的值。具体目的大概是为了防止图片失真。
因此,在使用Pytorch训练和评价模式的时候,一定要把实例化的model指定为对应的模式。
model.train() model.eval()相关推荐
- Pytorch的model.train() model.eval() torch.no_grad() 为什么测试的时候不调用loss.backward()计算梯度还要关闭梯度
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 model.train() 启用 BatchNormalization 和 Dropout 告诉我们的网络,这 ...
- 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 ...
- (深入理解)model.eval() 、model.train()以及torch.no_grad() 的区别
文章目录 简要版解释 深入版解释 简要版解释 在PyTorch中进行validation或者test的时侯,会使model.eval()切换到测试模式,在该模式下,model.training=Fas ...
- 【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 ...
- Pytorch: model.eval(), model.train() 讲解
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.e ...
- 【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 ...
- 【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 ...
- 详解Pytorch中的requires_grad、叶子节点与非叶子节点、with torch.no_grad()、model.eval()、model.train()、BatchNorm层
requires_grad requires_grad意为是否需要计算梯度 使用backward()函数反向传播计算梯度时,并不是计算所有tensor的梯度,只有满足下面条件的tensor的梯度才会被 ...
- 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 ...
最新文章
- 【AI】caffe使用步骤(四):训练和预测
- 前端交易型系统设计原则
- Linux系统存储交换机日志
- 网络模块(客户端的连接动作)
- Ubuntu 16.04 安装网易云音乐
- 包管理器Bower使用手册之一
- Unsupported major.minor version 51.0
- [JAVA]字符串单词倒转处理前面的空格
- 使用FFMPEG类库分离出多媒体文件中的H.264码流
- Android开发之——依赖冲突Program type already present
- shiro 框架实现 LDAP 登录
- layui表单验证,表单提交的若干个方法
- 斐讯n1刷linux服务器,斐讯N1刷机Linux(Armbian)
- C/C++文件指针偏移
- USYD悉尼大学DATA 2002 【Module 1】: Categorical data 学习笔记(week1-week3)
- 流浪是对另一种生活的执着
- 【matplotlib】图片的各种渲染效果;matplotlib.cm
- 【优化】共轭函数(Conjugate Function)超简说明
- QTextEdit只接受数字输入
- 完数什么意思_完美数是什么?