pytorch中model.train()和model.eval()的区别

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于 2020-12-15 14:52:45 发布 · 5.3k 阅读

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#pytorch #神经网络 #深度学习

本文详细介绍了在深度学习中model.train()和model.eval()的区别，主要关注它们对Dropout和BatchNormalization层的影响。在训练阶段，Dropout会随机关闭一些神经元以防止过拟合，而BatchNormalization则使用训练数据的均值和方差。在评估阶段，model.eval()确保Dropout层不进行随机失活，同时BatchNormalization使用整个训练集的统计信息，以提供更稳定的输出。理解这些差异对于优化模型性能至关重要。

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 any effect only on certain modules. See documentations of
        particular modules for details of their behaviors in training/evaluation
        mode, if they are affected, e.g. :class:`Dropout`, :class:`BatchNorm`,
        etc.

        Returns:
            Module: self
        ""

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