model.train()和model.val()用法详解

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于 2024-01-09 20:10:33 首次发布
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Ultralytics 框架中 model.val() 方法返回的 metrics 对象的详细解析
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通过 model.val() 返回的 metrics 对象，您可以全面掌握模型性能，快速定位优化方向。
model.train()和model.eval（）
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1、代码 def fit(epoch, model, trainloader, testloader): correct = 0 total = 0 running_loss = 0 #这里drop会发挥作用 model.train() for x, y in trainloader: if torch.cuda.is_available(): x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda')
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通过灵活配置 model.val() 参数，您可以精准评估模型性能，快速定位优化方向。
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模型训练时使用的 model.train() 和模型测试时使用的 model.eval()
蜗牛在奔跑的博客
04-08 2237
这种模式适用于训练阶段，由于 Dropout 在每次迭代时随机关闭神经元，因此可以减少神经元之间的相互依赖，使得模型泛化能力更强。这种模式适用于测试阶段，在测试阶段，我们通常关注的是模型的输出结果，而不是模型内部的 Dropout 或 Batch Normalization 操作。因此，在测试阶段，我们需要关闭这些操作，并进行模型的前向计算和输出。将模型设置为测试模式。这样，我们就可以在测试过程中关闭梯度计算和 Batch Normalization 的运算，并保证测试数据和训练数据的统计特征相同。
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model.train() : 使得droupout 层起作用， 前相传播的时候会更新means 和var，而且会自动计算梯度 model.eval(): 会使得droupout 和前向传播的时候， droupout 不起作用， means 和var这样的统计数据值不会更新，但是依然会计算梯度。 with torch.no_grad() :则代表着不会计算梯度了，节省计算量。 因此在测试阶段，应该model.eval()和 with torch.no_grad() 同时使用。 ...
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Pytorch model.train()
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对于sklearn这个包，我们无需多言，假如尚未安装sklearn则在后台输入 pip install sklearn 即可解决，当然如果觉得安装速度过慢也可以使用国内镜像 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple sklearn 这里选用的是个人感觉最全的清华镜像源。 与sklearn.model_selection.cr...
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TensorFlow训练网络有两种方式，一种是基于tensor(array)，另外一种是迭代器 两种方式区别是： 第一种是要加载全部数据形成一个tensor，然后调用model.fit()然后指定参数batch_size进行将所有数据进行分批训练 第二种是自己先将数据分批形成一个迭代器，然后遍历这个迭代器，分别训练每个批次的数据
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Pytorch学习笔记model.train()和model.eval()作用 model.train()和model.eval()作用 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()。 其中model.train()是保证BN层用每一批数据的均值和方差，而model.eval()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
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model.eval() 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。 ...
# 训练模型 history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=20, validation_data=validation_generator, validation_steps=len(validation_generator))
03-24
<think>好的，用户想了解TensorFlow Keras中model.fit函数的参数详解及常见问题。首先，我需要回忆一下model.fit的基本用法和参数。根据引用[5]，model.fit用于在输入数据和标签的Numpy矩阵上进行训练，参数包括x、y、batch_size、epochs、validation_split等。需要详细解释这些参数的作用，比如epochs是遍历整个数据集的次数，batch_size是每次更新的样本数，validation_split用于划分验证集。 接下来，用户可能遇到的常见问题有哪些呢？比如训练过程中损失不下降，过拟合，或者内存不足。过拟合的话，可以提到使用回调函数如EarlyStopping和ModelCheckpoint，这在引用[3]中提到回调函数的作用。此外，引用[1]提到的模型剪枝可能也是一种优化方法，但用户的问题是关于训练时的处理，所以可能更关注正则化、Dropout层或者数据增强。 然后，需要检查是否有参数设置错误的情况，例如batch_size过大导致内存溢出，这时候应该调小batch_size或者使用生成器。另外，数据输入的格式是否正确，比如是否与模型输入层匹配。引用[2]和[4]讨论了模型构建的不同方法，如果模型结构有问题，比如层连接错误，也可能导致训练失败，但用户的问题更多集中在fit函数的使用上，所以可能需要简要提及模型构建的正确性。 关于回调函数，除了早停和模型保存，还有学习率调整，比如ReduceLROnPlateau，这些在引用[3]中都有涉及。需要解释如何在fit中使用callbacks参数添加这些功能。 另外，验证集的使用也很重要，用户可能想知道如何正确设置validation_data或者validation_split，以及如何根据验证集的表现调整模型。引用[5]提到validation_split是验证集的比例，但要注意如果数据没有打乱，可能会导致验证集分布不均衡。 还需要考虑性能问题，比如训练速度慢，可以建议使用更大的batch_size或者使用GPU加速。数据预处理是否正确，比如归一化或标准化，如果没有处理可能导致训练困难。 最后，生成的相关问题需要围绕model.fit的深入使用，比如参数调优、回调函数应用、数据输入方法等。确保问题与用户当前的问题相关，帮助他们进一步学习。</think>### TensorFlow Keras `model.fit` 训练模型参数详解及常见问题 #### 一、`model.fit` 核心参数解析 `model.fit` 是 Keras 中用于模型训练的核心函数，其参数控制训练流程、数据输入和性能监控。以下是关键参数说明： 1. **基础参数** - **`x` 和 `y`** 输入数据和标签，支持 Numpy 数组、TensorFlow Dataset 或生成器。例如： ```python model.fit(x_train, y_train, epochs=10) ``` - **`batch_size`** 每次梯度更新使用的样本数，影响内存占用和训练速度。默认值为 32[^5]。 - **`epochs`** 整个数据集被遍历的次数，需权衡过拟合与欠拟合。例如： $$ \text{总迭代次数} = \frac{\text{样本数}}{\text{batch\_size}} \times \text{epochs} $$ 2. **验证与监控** - **`validation_split`** 从训练数据中划分验证集的比例（如 0.2 表示 20% 用于验证）[^5]。 - **`validation_data`** 直接指定验证集，优先级高于 `validation_split`。例如： ```python model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val)) ``` 3. **回调函数（Callbacks）** 通过 `callbacks` 参数添加高级功能： - **`EarlyStopping`** 监控验证损失，自动停止训练 ```python callbacks = [tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3)] ``` - **`ModelCheckpoint`** 保存最佳模型 - **`TensorBoard`** 可视化训练过程[^3] --- #### 二、常见问题及解决方法 1. **训练损失不下降** - **检查数据预处理**：确保输入数据已标准化（如归一化到 [0,1]） - **调整学习率**：使用 `model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001))` - **验证模型结构**：通过 `model.summary()` 检查层连接是否合理[^4] 2. **过拟合现象** - **添加正则化**：在层中使用 `kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)` - **使用 Dropout 层**： ```python model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) ``` - **早停法**：通过 `EarlyStopping` 回调监控验证损失 3. **内存不足（OOM）错误** - **减小 `batch_size`**：如从 256 调整到 128 - **使用生成器**：通过 `tf.keras.utils.Sequence` 实现动态数据加载 - **启用混合精度训练**： ```python tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16') ``` 4. **验证集效果异常** - **检查数据泄漏**：确保训练集与验证集无重叠 - **调整验证集划分**：若数据有时间顺序，避免随机划分（使用 `shuffle=False`） --- #### 三、完整示例代码 ```python # 构建模型（函数式 API） inputs = tf.keras.Input(shape=(28,28)) x = tf.keras.layers.Flatten()(inputs) x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(x) outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x) model = tf.keras.Model(inputs, outputs) # 编译与训练 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy') history = model.fit( x_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_split=0.2, callbacks=[ tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5), tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True) ] ) ``` --- §§ 1. 如何通过回调函数实现动态学习率调整？ 2. `model.fit` 与 `model.train_on_batch` 有何区别？ 3. 如何处理大规模数据集的内存限制问题？ 4. 如何解读 `model.fit` 返回的 `History` 对象中的数据？ --- 参考文献： [^1]: 模型剪枝与权重恢复方法 [^3]: 回调函数的监控与干预机制 [^4]: 模型构建的三种方法对比 [^5]: `fit` 函数的基础参数定义
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