PyTorch中model.train和model.eval的作用

最新推荐文章于 2025-11-02 09:59:52 发布
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PyTorch是深度学习框架，model.train()用于设置模型到训练模式，执行正向传播和反向传播更新参数；model.eval()则使模型进入评估模式，仅进行正向传播，适合测试和验证。在评估模式下，模型会跳过Dropout和Batch Normalization等层以保证一致性。

PyTorch是一个广泛应用于深度学习的开源框架，它提供了丰富的工具和功能来构建、训练和部署神经网络模型。在PyTorch中，model.train()和model.eval()是常用的两个函数，用于控制模型的训练和评估。

model.train()函数用于将模型设置为训练模式，该模式下模型会进行正向传播和反向传播，并根据损失函数计算梯度并更新模型的参数。而model.eval()函数则将模型设置为评估模式，在该模式下模型只进行正向传播，不计算梯度，主要用于测试集或验证集数据的推断和评估。

让我们通过一个示例来说明model.train()和model.eval()的作用。首先，我们需要定义一个简单的神经网络模型：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
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