pytorch中eval作用

最新推荐文章于 2024-05-23 12:38:51 发布
最新推荐文章于 2024-05-23 12:38:51 发布
阅读量1.3k 收藏 3
点赞数 1
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lee_z_Adam/article/details/107087759
版权

bn和dropout层在train和test时参数是不一样的，为了方便编程，pytorch提出eval函数解决这个问题
1.dropout在train时采用部分神经员参与，但在test时是全部神经元,这就导致dropou层的输出变大，需要添加系数对其修正
2.bn在train时对每一个batch做归一化产生不同的参数，在test时predict实际是train时参数的平均移动

Leo_Adam
关注
pytorch eval
jacke121的专栏
01-02 2870
pytorch中的model.eval()和BN层 class ConvNet(nn.module): def __init__(self, num_class=10): super(ConvNet, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, s...
【零基础入门】一篇弄懂model.train()和model.eval()的区别
最新发布
十二月的猫
03-10 934
在深度学习中，PyTorch 的 model.train() 和 model.eval() 是控制模型行为的关键模式，直接影响训练和推理结果。model.train() 启用 Dropout 和 Batch Normalization 的训练特性，引入随机性和数据依赖性；而 model.eval() 则禁用这些特性，确保输出稳定。理解并正确使用这两种模式，是优化模型性能和保证结果一致性的基础。本文将通过实例详细解析它们的区别与应用，助你彻底掌握这一重要知识点。
Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别
热门推荐
qq_38410428的博客
09-21 13万+
1
PyTorch中的.eval()方法：模型评估的幕后英雄
chen的博客
05-23 1278
eval()
PyTorch | 为什么需要使用 .eval()？ .eval()有什么作用？model.eval()有什么作用？Pytorch中eval()
王博（Kings）的博客
10-30 1万+
使用Pytorch训练模型，一定要注意一个细节 有时候明明训练很好，测试时候出问题？ 这时候我们要找一下Model里是否有BN或者 Dropout层，如果存在了，那就要小心了！！！ 测试之前加入下面这句话！！！！ # 注意为了排除BN和Dropout对测试影响 model = model.eval() BN解释看这段话： 对于BN，训练时通常采用mini-batch，所以每一批中的mean和std大致是相同的；而测试阶段往往是单个图像的输入，不存在mini-batch的概念。所以将model改
pytorch之load() eval()函数
mls805379973的博客
12-15 990
是 PyTorch 中用于从文件中加载序列化对象的函数。它可以用于加载模型、张量、字典等 PyTorch 对象。Nonepickle请注意，函数的行为取决于文件中保存的内容。如果是模型，加载后的对象可以直接用于推理或继续训练。如果是张量或字典，你将获得相应的 Python 对象。在使用时，确保文件路径或对象正确，否则可能会导致加载失败。此外，确保在加载时设置的参数（例如设备映射）符合你的预期。
踩坑:pytorch中eval模式下结果远差于train模式介绍
01-19
我的模型中，eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单，在train时会丢弃一部分连接，在eval时则不会。Batch Normalization，在train时不仅使用了当前batch的均值和方差，也...
pytorch中model.eval的作用
大山的专栏
05-09 3万+
pytorch中model.eval()的作用 问题描述： torch.onnx.export()导出onnx模型后，利用onnxruntime加载onnx模型后，其输出结果与原始.pth模型的输出结果之间存在很大的差距；通过拆分网络结构，定位到nn.BatchNorm2d()层导致； Batch Normalization和Dropout Batch Normalization 其作用对网络中间的每层进行归一化处理，并且使用变换重构（Batch Normalization Transform）保证每层提
踩坑：pytorch中eval模式下结果远差于train模式
yucong96的博客
03-18 1万+
首先，eval模式和train模式得到不同的结果是正常的。我的模型中，eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单，在train时会丢弃一部分连接，在eval时则不会。Batch Normalization，在train时不仅使用了当前batch的均值和方差，也使用了历史batch统计上的均值和方差，并做一个加权平均（mom...
Pytorch model.eval()的作用
BMSW的博客
08-16 1万+
使用pytorch训练和预测时会分别使用到以下两行代码： model.train() model.eval() 后来想了解model.eval()的具体作用，在网上查找资料大都是以下原因： 模型中有BatchNormalization和Dropout，在预测时使用model.eval()后会将其关闭以免影响预测结果。 没有看到BN和Dropout是具体如何影响预测结果的，直到看到这篇博客中的内容才有所理解，个人理解如下： 1）训练过程中BN的变化。 在训练过程中BN会不断的计算均值和方差，训练结束后得到最
Pytorch model.train model.eval
ccbrid的博客
06-04 3万+
https://blog.csdn.net/Z_lbj/article/details/79672888 主要是针对model 在训练时和评价时不同的 Batch Normalization  和  Dropout 方法模式。   https://blog.csdn.net/jinxin521125/article/details/78435899 eval（）时，pytorch会自动把B...
pytorch掉坑记录:model.eval的作用说明
09-16
主要介绍了pytorch掉坑记录:model.eval的作用说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
快速学pytorch之评估模式：model.eval()
weixin_45275599的博客
07-03 1万+
model.eval()是PyTorch中的一个方法，用于将模型设置为评估模式（evaluation mode）。一般情况下，当我们完成模型的训练并准备对其进行评估、测试或推断时，会调用该方法。
pytorch中的model.eval()和BN层
weixin_30684743的博客
11-19 2394
class ConvNet(nn.module): def __init__(self, num_class=10): super(ConvNet, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),...
python中eval函数使用
weixin_34354945的博客
03-14 118
把字符串转换为字典： s ="{'a':1}" eval(s) 转载于:https://www.cnblogs.com/xmlbw/p/5275757.html
【pytorch】pytorch中model.eval的作用
小苏打的学习博客
05-30 1136
训练完train_datasets之后，model要来测试样本了。在model(test_datasets)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。 ...
关于Pytorch中的train()和eval()（以及no_grad()）
xu.hyj
07-04 6473
这三个函数实际上很常见，先来简单看下使用方法train()是nn.Module的方法，也就是你定义了一个网络model，那么表示将该model设置为训练模式，一般在开始新epoch训练时，我们会首先执行该命令： 同train()一样，其用法和含义也一样，eval()是nn.Module的方法，也就是你定义了一个网络model，那么表示将该model设置为验证模式，一般在开始验证当前model效果时，我......
python中的eval函数
啥也不是
10-19 1318
本文主要介绍python中的eval函数：一、函数作用该函数主要是用来将字符串当做有效表达式来求值并返回计算结果。二、参数eval(expression, globals=None, locals=None) source：一个Python表达式或函数compile()返回的代码对象 globals：可选。必须是dictionary locals：可选。任意map对象 三、使用示例其
Pytorch的net.train 和 net.eval的使用
Never-Giveup的博客
12-02 5万+
在训练模型时会在前面加上： model.train() 在测试模型时在前面使用： model.eval() 同时发现，如果不写这两个程序也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如Batch Normalization 和 Dropout。 训练时是正对每个min-batch的，但是在测试中往往是针对单张图片，即不存在min-batch的概念。由于网络训练完...
pytorch中 eval()评估模式的作用
03-03
在 PyTorch 中，`eval()` 函数主要用于将模型设置为评估模式。在评估模式下，模型不会更新梯度，从而可以更快地进行前向传播。以下是 `eval()` 函数的一些常见用法： 1. 设置模型为评估模式 在训练模型时，通常使用 `model.train()` 将模型设置为训练模式，使用 `model.eval()` 将模型设置为评估模式。在评估模式下，模型中的一些层（例如 Dropout）会被禁用，从而确保在评估时得到一致的结果。 例如，以下代码将模型设置为评估模式： ``` model.eval() ``` 2. 计算模型的验证损失 在训练过程中，通常需要计算模型在验证集上的损失。在计算损失之前，需要将模型设置为评估模式，以确保在计算损失时不会更新梯度。 例如，以下代码计算模型在验证集上的损失： ``` model.eval() with torch.no_grad(): for batch_idx, (data, target) in enumerate(val_loader): output = model(data) loss = criterion(output, target) val_loss += loss.item() * data.size(0) val_loss /= len(val_loader.dataset) ``` 在上面的代码中，使用 `with torch.no_grad()` 将所有计算操作都设置为不需要计算梯度，从而提高计算效率。 3. 部署模型 在将模型部署到生产环境中时，通常需要将模型设置为评估模式，以确保模型的输出是确定性的，并且在不同的硬件和操作系统上的结果是一致的。 例如，以下代码加载模型并将其设置为评估模式： ``` model = MyModel() model.load_state_dict(torch.load('model.pt')) model.eval() ``` 在上面的代码中，使用 `load_state_dict()` 函数加载模型的权重，然后使用 `eval()` 函数将模型设置为评估模式。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值