【零基础入门】一篇弄懂model.train()和model.eval()的区别

已于 2025-03-17 12:35:48 修改
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分类专栏： 《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》 文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2025-03-10 16:59:06 首次发布
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目录

1. 前言

2. 训练模式 和 评估模式 区别

3. Dropout层

4. BatchNorm层

5. 实验证明模型模式与BN层、DR层的关系 

5.1 模型模式与BatchNorm层的关系

5.1.1 保留BatchNorm层

5.1.2 删除BatchNorm层

5.1.3 总结 

5.2 模型模式与Dropout层的关系

5.2.1 对比实验

5.2.2 总结

6. 实战下的train和eval

6.1 用法示例

6.2 错误示例

6.3 实战实例

7. 总结

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在 PyTorch 中，`model.train()` 和 `model.eval()` 用于设置模型的`训练模式`和`评估模式`，它们的作用主要涉及模型中的特定层如批归一化（Batch Normalization）和丢弃（Dropout）等。
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今天小编就为大家分享一篇pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解，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
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modelexplain：可以指定训练用的模型，参数内容是可以是pt、yaml文件路径，也可以不指定，好像会默认加载最新的YOLO模型，比如现在是YOLOv11dataexplain：指定数据配置文件，配置文件应该包括训练样本与测试样本的数据路径、每个类的名字以及标号arg：epochstype：int很明显，不介绍了arg：timetype：float。
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model.train()：进入训练状态,让你的模型知道现在正在训练 model.eval()：让你的模型知道自己正在进行预测或者测试,等效于model.train(false), 两种不同状态下，batchnorm层和dropout层是不同的 训练模式下：（1）BatchNorm layers use per-batch statistics，即BatchNorm 层利用每个 batch 来统计（用到每一批数据的均值和方差） （2）Dropout ..
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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掉坑记录:model.eval的作用说明
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此外，理解`model.train()` 和 `model.eval()` 的区别也很重要。`model.train()` 使模型进入训练模式，此时批量归一化层和Dropout层正常工作，梯度计算开启，模型权重会被更新。而`model.eval()` 用于评估，梯度计算...
model.train和model.eval用法及区别详解
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和是PyTorch中用于设置模型训练模式和评估（或推理）模式的两个重要方法。
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文章目录一、两种模式二、功能1. model.train()2. model.eval()为什么测试时要用 model.eval() ？3. 总结与对比三、Dropout 简介参考链接 一、两种模式 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：model.train() 和 model.eval()。 一般用法是：在训练开始之前写上 model.trian() ，在测试时写上 model.eval() 。 二、功能 1. model.train() 在使用 pytorch
model.train()、model.eval()和torch.no_grad()以及detach()区别
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一、model.train()、model.eval()区别model.train()和model.eval()函数主要用于将模型中的training属性设置为True或False两种状态，training属性会直接影响BatchNorm层）和Dropout层的运行机理。
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文章目录1、model.train2、model.eval 1、model.train model.train()是在模型训练的时候使用，主要针对Batch Normalization 和 Dropout 方法模式，防止网络过拟合。 2、model.eval model.eval()是在模型检验的时候使用的，也是针对BN与Dropout方法模式的，pytorch会自动把BN和DropOut固定住，不会取平均，而是用训练好的值。具体目的大概是为了防止图片失真。 因此，在使用Pytorch训练和评价模式的时
模型训练时使用的 model.train() 和模型测试时使用的 model.eval()
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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。
Pytorch中model.train()和model.eval()
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@[TOC]Crystal的博客 Pytorch中model.train()和model.eval() 问题： 刚开始接触pytorch时，发现别人的代码中，会在训练模型的一开始写上model.train()，对应的，在测试模型一开始写上model.eval()。我尝试不使用这两句，发现程序仍然能够正常运行，所以就非常好奇这两句有什么作用，为什么要这么写。 解答： （1） 用法：这两个方法是针对在模型训练和评估时采用不同的方式的情况。如果模型中有BN层(Batch Normalization）和正则化Dro
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1. model.train() train模式下，dropout层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率； BN层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。 2. model.eval() 在validation时，会使用model.eval()切换到测试模式，通知dropout层和BN层在train和val模式间切换。 dropout层会让所有的激活单元都通过，而BN层会停止计算和更新mean和var，直接使用在训练阶段学到的me...
PyTorch model.train()和model.eval()介绍
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在训练时调用，适用于调整模型以适应训练的行为，如随机Dropout和动态BatchNorm。：在评估或推理时调用，确保推理的稳定性，Dropout停用，BatchNorm使用训练时的统计数据。
model.train()与model.eval()的用法
整理输出各类知识
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1.问题来源 看别人的面经时，浏览到一题，问的就是这个。自己刚接触pytorch时套用别人的框架，会在训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上model.eval()。然后自己写的时候也就保留了这个习惯，没有去想其中原因。 2.用法（区别） 在经过一番查阅之后，总结如下： 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
model.train() 和 model.eval() 的区别
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`model.train()` 和 `model.eval()` 是PyTorch模型中用于设置模型模式的重要方法，它们的主要区别在于对某些层（如Batch Normalization和Dropout）的行为调整。 1. **Training mode (model.train())**: 当模型处于训练模式下，Batch Normalization（BN）会计算每个批次的均值和方差来适应当前的学习过程，而Dropout层会在每次前向传播时随机关闭一些神经元以防止过拟合。因此，在训练过程中，BN会对输入数据进行标准化并更新统计信息。 2. **Evaluation mode (model.eval())**: 在评估模式下，BN会使用之前在训练阶段积累的均值和方差来进行标准化，而Dropout则不会随机关闭神经元，而是保持固定的连接状态，这使得模型在测试时的行为与训练时不一致，以便得到更准确的预测性能。这种模式通常用于验证集或测试集上的推理。 在做单分类任务时，由于训练集和测试集的样本分布可能不同（比如预处理方式或数据增强），使用`model.eval()`可以避免因为BN的更新导致在测试集上表现不佳。在调用`model.eval()`之后，记得在完成评估后恢复到训练模式，以便在下一个训练周期中更新模型： ```python # 假设model已经训练好 model.eval() # 进入评估模式 # 测试集推理 with torch.no_grad(): # 必须禁用autograd以避免梯度计算 test_outputs = model(test_data) # 计算损失和精度 test_loss, test_accuracy = calculate_metrics(test_outputs, test_labels) # 模型回到训练模式，准备下一轮训练 model.train() ```
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