pytorch掉坑记录：model.eval的作用

最新推荐文章于 2025-11-02 09:59:52 发布
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博客介绍了PyTorch模型测试的注意要点。在使用model测试样本前，需添加model.eval()，否则因模型含batch normalization层，即便不训练，输入数据也会改变权值。同时，做one classification时，要注意训练集和测试集样本分布不同。

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。

【零基础入门】一篇弄懂model.train()和model.eval()的区别
十二月的猫
03-10 1252
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中的model.eval()与volatile=True与requires_grad=False
爱在深秋
08-01 5564
最近在看不同的代码，发现有几个地方存在疑惑，所以梳理一下。这个几个地方用来操作或者限定tensor在训练或者测试阶段是否进行求导，或者一些其他限定。
model.train()和model.eval()的用法及model.eval()可能导致测试准确率的下降
whocare的博客
04-21 1万+
问题导入： 一般我们在训练模型时会在前面加上：model.train() 在测试模型时会在前面使用：model.eval() 但是在某次使用网络测试模型时，训练准确率很高，但测试准确率很低，排查了各种问题，绝不是过拟合问题，因为都使用了训练集来测试模型，准确率还是不行，最终发现把model.eval()去掉后，准确率就上来了，百思不得其解。 为何使用model.train()和model.eval()? model.train()和model.eval()主要是针对网络中存在BN层(Batch Normal
pytroch：model.train()、model.eval()的使用
qq_43428929的博客
08-08 6136
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！！！故在此介绍一下pytroch框架下model.train()、model.eval()的作用和不同点。......
PyTorch 中 model.eval() 的使用与作用详解
最新发布
经天纬地，格物致理
11-02 1302
这篇文章将带你彻底理解深度学习 PyTorch 中 model.eval() 的原理、作用、区别与实战使用。
torch中的model.eval()、model.train()详解
you 是 mine
05-23 3452
torch中的model.eval()、model.train()详解
model.eval()
CJR_8的博客
05-07 254
模型中有dropout或者BatchNorm，在测试/验证时要加上model.eval()以保证验证模式
pytorch掉坑记录:model.eval的作用说明
12-17
总之，`model.eval()` 在PyTorch测试阶段起到了至关重要的作用，它确保模型以一致且无随机性的行为处理测试数据，从而提供可靠的预测结果。理解和正确使用`model.eval()` 是避免训练和测试之间不一致的关键，也是...
pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解
09-17
在PyTorch中，`model.train()`和`model.eval()`是两个非常关键的方法，它们用于在训练和评估模型时切换不同的运行模式。理解这两者之间的差异对于有效地训练和测试深度学习模型至关重要。 首先，`model.train()`...
Pytorch中model.train()和model.eval()的作用
zhaoguanhua的博客
07-15 3508
我们在使用pytorch训练模型的时候会先加上一句 model.train() 模型训练完做推理时，也会先加上一句 model.eval() 这两句话的作用是告诉模型当前阶段是在训练还是推理。因为我们的模型的某些部分在做训练和推理时的操作是不一样的，如BN层的计算过程，Faster RCNN在训练和推理时预选框的选择等等。 那么这两句话背后是做了什么操作来告诉模型当前阶段是训练还是推理呢？其实train()和eval()方法是在torch的Module类中实现的。源码如下 class Module(ob
Pytorch model.train() 和 model.eval() 原理与用法
hllyzms的博客
07-04 785
pytorch可以给我们提供两种方式来切换训练和评估(推断)的模式，分别是： 和 。一般用法是：在训练开始之前写上 model.trian() ，在测试时写上 model.eval() 。在使用 pytorch 构建神经网络的时候，训练过程中会在程序上方添加一句model.train()，作用是 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.train()。model.t
model.eval()和with torch.no_grad()
weixin_46202290的博客
11-09 2496
当网络中出现batch normalization或者dropout这样的在training,eval时表现不同的层，应当使用。
深入理解model.eval()与torch.no_grad()
雷恩Layne
07-23 1万+
我们用pytorch搭建神经网络经常见到model.eval()与torch.no_grad()，它们有什么区别？是怎么工作的呢？现在就让我们来探究其中的奥秘 model.eval() 使用model.eval()切换到测试模式，不会更新模型的k，b参数 通知dropout层和batchnorm层在train和val中间进行切换 在train模式，dropout层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率（保留概率=p，比如keep_prob=0.8），batchnorm层会继续计算数据的mean和va.
model.eval()与requires_grad
m0_66467467的博客
01-06 213
用于将该模型设置为评估模式，在训练过程中，不会进行反向传播和参数更新。
Pytorch踩坑记录——model.eval()
Charles5101的博客
05-15 1万+
最近在写代码时遇到一个问题，原本训练好的模型，加载进来进行inference准确率直接掉了5个点，尼玛，这简直不能忍啊～本小白下意识地感知到我肯定又在哪里写了bug了～～～于是开始到处排查，从model load到data loader，最终在一个被我封装好的module的犄角旮旯里找到了问题，于是顺便就在这里总结一下，避免以后再犯。 对于训练好的模型加载进来准确率和原先的不符，无外乎有两方面的原因：1）data； 2）model.state_dict() 。 1） data ...
model.eval()的使用
qq_34595138的博客
06-16 624
训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上model.eval_r()。其中原因： 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()，在测试时添加model.eval_r()。其中model.train()是保证BN层用每一批数据的均值和方差，而model.eval_r()是保证BN用全部训练数据的均值和方差；而对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数，而model.eval_r(
model.eval()推理模式详解
weixin_64659655的博客
07-21 897
model.eval()是PyTorch中用于切换模型到评估模式的关键方法，主要作用于推理阶段。该方法会关闭Dropout层的随机丢弃功能，并固定BatchNorm层使用训练阶段累积的统计量，确保输出结果稳定可靠。评估时必须调用该方法，否则会导致推理结果不稳定（Dropout持续生效）或统计偏差（BatchNorm使用当前批次数据）。通常与torch.no_grad()配合使用，前者控制模型层行为，后者关闭梯度计算以提升效率。在模型验证、测试及部署时需优先调用model.eval()来保证评估准确性。
别再混淆了！model.eval()和torch.no_grad()的区别一次讲清楚
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12-21 1万+
在PyTorch深度学习中，`model.eval()`和`torch.no_grad()`是两个非常重要的概念，它们在模型的训练和评估阶段发挥着重要的作用。然而，许多初学者往往对这两个概念感到困惑，不知道它们的具体使用方法和区别。本文将详细讲解这两个方法的概念、使用场景以及区别，并通过示例代码帮助大家更好地理解。
系统或因为.eval()自动取消正则化吗 def evaluate_model(model, test_loader): model.eval() # 设置模型为评估模式（禁用Dropout）
08-08
首先，用户的问题是：“在使用PyTorch的model.eval()时是否会自动取消正则化（如Dropout） 请问PyTorch model.eval() 是否会自动禁用Dropout正则化”。这是一个关于PyTorch模型评估模式的问题。 根据系统级指令，我...
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