Pytorch中的train和eval模式详解

最新推荐文章于 2025-11-02 09:59:52 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36618660/article/details/100147506

本文介绍了PyTorch中model.train()和model.eval()的区别及使用场景。model.train()用于开启BatchNormalization和Dropout功能，适用于训练阶段；model.eval()则关闭这些功能，适用于模型评估和测试阶段。

(一)、model.train()和model.eval()分别在训练和测试中都要写，它们的作用如下：

(1). model.train()
启用 BatchNormalization 和 Dropout，将BatchNormalization和Dropout置为True
(2). model.eval()
不启用 BatchNormalization 和 Dropout，将BatchNormalization和Dropout置为False

(二)、总结

(1). 在训练模块中千万不要忘了写model.train()
(2). 在评估（或测试）模块千万不要忘了写model.eval()
 

转自：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36618660/article/details/100147506

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