pytorch中的model.train()和model.eval()

最新推荐文章于 2025-04-04 08:48:07 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-04 08:48:07 发布 · 1.3k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #人工智能

本文解析了PyTorch中model.train()与model.eval()的区别，前者用于启用BatchNormalization和Dropout，后者则禁用这些功能，确保在评估模型时不改变权值。在模型训练完成后，使用model.eval()进行测试样本验证至关重要。

model.train() ：

启用 BatchNormalization 和 Dropout

model.eval() ：

禁止 BatchNormalization 和 Dropout

训练完 train 样本之后，使用训练好的模型验证 test 样本，需要在代码之前加上model.eval()，否则只要输入数据，即使不训练，模型也会改变权值。加上model.eval()时，框架会自动把BN(BatchNorm)和DropOut固定住，不会取平均，而是用训练好的值。

model.train()和model.eval（）
慕云
03-18 397
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')
【Pytorch实战教程】Pytorch中model.train()和model.eval()的作用
若北辰
07-22 718
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。
关于Pytorch中的train()和eval()（以及no_grad()）
xu.hyj
07-04 6552
这三个函数实际上很常见，先来简单看下使用方法train()是nn.Module的方法，也就是你定义了一个网络model，那么表示将该model设置为训练模式，一般在开始新epoch训练时，我们会首先执行该命令： 同train()一样，其用法和含义也一样，eval()是nn.Module的方法，也就是你定义了一个网络model，那么表示将该model设置为验证模式，一般在开始验证当前model效果时，我......
PyTorch模型 train() 和 eval() 模式详解
最新发布
深之JohnChen的专栏
04-04 822
在 PyTorch 中， 和 是模型两种关键的工作模式，正确使用它们对模型训练和推理至关重要。 2. 验证/测试阶段 三、关键层的行为差异 1. Dropout 层 2. BatchNorm 层 四、实现原理 PyTorch 通过模块的 属性控制行为： 五、最佳实践 模式切换必须显式调用： 与torch.no_grad()配合使用： 自定义层的模式感知： 特殊情况处理： 六、常见错误排查 忘记切换模式
Pytorch model.train model.eval
热门推荐
ccbrid的博客
06-04 3万+
https://blog.csdn.net/Z_lbj/article/details/79672888 主要是针对model 在训练时和评价时不同的 Batch Normalization  和  Dropout 方法模式。   https://blog.csdn.net/jinxin521125/article/details/78435899 eval（）时，pytorch会自动把B...
model.train()和model.eval()
出门左拐是海的博客
04-04 363
model.train(): 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drop out。 model.eval(): 测试过程中会使用model.eval()，这时神经网络会沿用batch normalization的值，并不使用drop out。 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，mo
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
bug_code702的博客
09-19 290
在训练过程中，通过调用model.train()函数，模型被设置为训练模式，optimizer.zero_grad()用于清除之前的梯度信息，然后进行正向传播、计算损失、反向传播和参数更新。总结而言，model.train()和model.eval()函数是PyTorch中常用的两个函数，分别用于设置模型为训练模式和评估模式。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。
pytorch中model.train()和model.eval()的区别
tyler的博客
12-15 5329
model.train()和model.eval()的区别主要在于Batch Normalization和Dropout两层。 1、model.train()和model.eval()对应的源代码，如下所示，但是仅仅关注这一部分是不够的，现在需要记住当前的self.training的值是True还是False。 def train(self, mode=True): r"""Sets the module in training mode. This has.
PyTorch中的.train()与self.training
lscelory的博客
04-01 1万+
设置.train()，self.training=True 设置.eval()，self.training=False class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1, bias = False),
神经网络搭建(Pytorch)——train()
zoka11的博客
08-13 4229
神经网络训练的主要步骤如下： 梯度清零：optimizer.zero_grad() 将数据喂入设备：inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) 前向传播：outputs = model(inputs) 计算损失函数：loss = criterion(outputs, labels) 计算梯度：loss.backward() 更新可训练权重：optimizer.step() 定义 train() 函数： import torch import
model.train() model.eval() with torch.no_grad()
t20134297的博客
05-30 1085
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。 ...
深入理解PyTorch中的train()、eval()和no_grad()
WeLearnNLP
04-05 4079
在PyTorch中，train()、eval()和no_grad()是三个非常重要的函数，用于在训练和评估神经网络时进行不同的操作。在本文中，我们将深入了解这三个函数的区别与联系，并结合代码进行讲解。
Pytorch model.train()
qq_52852138的博客
03-27 1万+
文章目录1.前言2.作用及原因2.1.Batch Normalization2.1.1训练时的BN层2.1.2测试时的BN层2.2.Dropout3.总结 1.前言 在使用Pytorch进行模型的训练和测试时，我们总能在训练部分的最前面看到model.train()，在测试部分最前面看到model.eval()。这两种语法起到什么作用呢？ 对BN 和 Dropout 的介绍，可参考 Dropout & Batch Normolization_长命百岁️的博客-优快云博客 2.作用及原因 主要是对B
pytorch model.train()
kking_edc的博客
03-04 2万+
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drop out。 而测试过程中会使用model.eval()，这时神经网络会沿用batch normalization的值，并不使用drop out。 ...
Pytorch学习笔记
qq_38420710的博客
12-15 247
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
【pytorch】model.train()和model.evel()的用法
qq_37791134的博客
08-20 6787
1.model.train()与model.eval()的用法 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。 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
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 2357
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()
09-07
在PyTorch中，`model.train()`和`model.eval()`是用于设置模型训练模式和评估模式的方法。 当调用`model.train()`时，模型会进入训练模式。在训练模式下，模型会启用一些特定的功能，例如批量归一化和Dropout等。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值