关于net.train 和 net.eval 以及加载断点模型 一些小事

最新推荐文章于 2025-05-21 23:27:03 发布
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分类专栏： Pytorch练手
本文详细介绍了PyTorch中模型训练与测试的区别，包括model.train()与model.eval()的作用，以及它们如何影响BatchNormalization和Dropout等操作。同时探讨了在训练和测试阶段神经元的不同处理方式。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在训练模型时会在前面加上：

model.train()
1
在测试模型时在前面使用：

model.eval()
1
同时发现，如果不写这两个程序也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如Batch Normalization 和 Dropout。

训练时是正对每个min-batch的，但是在测试中往往是针对单张图片，即不存在min-batch的概念。由于网络训练完毕后参数都是固定的，因此每个批次的均值和方差都是不变的，因此直接结算所有batch的均值和方差。所有Batch Normalization的训练和测试时的操作不同
在训练中，每个隐层的神经元先乘概率P，然后在进行激活，在测试中，所有的神经元先进行激活，然后每个隐层神经元的输出乘P。
参考
https://blog.youkuaiyun.com/u011276025/article/details/78507950
https://blog.youkuaiyun.com/u012436149/article/details/78623576
--------------------- 
作者：Never-Giveup 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36653505/article/details/84728489 
 

 

Pytorch 权值和网络修改后如何加载预训练的权重：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/38056115

 

今天看到一个有趣的东西：

https://blog.youkuaiyun.com/mmmmmttttff/article/details/51218089

net.eval()和net.trasin()的用法
辉的博客
12-30 582
当构建神经网络使用到dropout层等时，网络的正向传播后反向传播神经元的系数会有所不同，因此需要用.eval()和.train()来指定模型方向。
关于Pytorch中model.train()和model.eval()的详解
奥古斯都
10-30 1207
模型训练 model.train() 启用Dropout和BatchNormalization Droupout=True BatchNormalization=True 训练过程中会以一定的概率丢掉网络连接的节点 模型测试 model.eval() 不启用Dropout和BatchNormalization Dropout=False BatchNormalization=False 测试过程中不会丢掉网络连接的节点 为啥使用BatchNormalizati
net.train()和net.eval()
qq_46182334的博客
10-22 3204
pytorch net.train()和net.eval()
network.eval()和network.train()
最新发布
skudhk的博客
05-21 150
模型处于训练模式，启用 Dropout 和 BatchNorm 动态统计。：模型处于评估模式，禁用 Dropout，BatchNorm 固定统计。会随机丢弃一部分神经元（防止过拟合）。，也就是不再随机丢点，输出是完整的。在训练模式下：Dropout。，不再依赖当前批次。
Pytorch中net.eval与net.train
ImDePanDa的博客
08-12 7813
我发现在有些网络中会存在net.eval()与net.train()，但是有一些却没有。查阅了一些说法，现在记录一下。这两个函数只要适用于Dropout与BatchNormalization的网络，会影响到训练过程中这两者的参数 net.train() 这个一般出现在训练函数中，也就是出现于 def train(): net.train() ... 运用net.train()时，训练时每...
train模式（net.train())和eval模式（net.eval())
vectorindex的博客
04-09 3729
神经网络模块存在两种模式，train模式（net.train())和eval模式（net.eval())。一般的神经网络中，这两种模式是一样的，只有当模型中存在dropout和batchnorm的时候才有区别。 一旦我们用测试集进行结果测试的时候，一定要使用net.eval()把dropout关掉，因为这里我们的目的是测试训练好的网络，而不是在训练网络，没有必要再dropout和再计算BN的方差和均值(BN使用训练的历史值)。 ...
Pytorch中的Net.train()和 Net.eval()函数讲解
码农研究僧的博客
11-29 3029
这两个方法通常用于训练和测试阶段使用这两个方法的主要目的是确保在训练和测试阶段使用正确的模型行为。在没有涉及到 Batch Normalization 和 Dropout 的模型中，这两个函数的使用通常不是必须的，因为模型在训练和测试中的行为没有本质的不同。但在包含了这些层的模型中，使用 net.train() 和 net.eval() 可以确保在训练和测试阶段使用正确的模型行为，以防止对测试数据的不当影响。在测试阶段，关闭一些训练中使用的特殊处理可以提高模型的性能和稳定性，避免对测试数据的不当影响。
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<%# Bind("Subject") %> //绑定字段<%# Container.DataItemIndex + 1%> //实现自动编号<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "[n]") %>通常使用的方法(这三个性能最好)<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem...
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03-16 155
dd
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net.eval()：测试时的网络特征。 参考链接： https://blog.csdn.net/edward_zcl/article/details/101947941
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08-10 1328
net.eval(): 将模型切换到评估模式，以确保模型在评估时使用训练好的权重及参数，不进行像 Batch Normalization 和 Dropout 的动态更新。: 禁用自动求导引擎，以节省内存并提高推理速度，同时避免不必要的梯度计算。这些操作一起确保了模型在评估时的效率和稳定性。是的，PyTorch 的梯度计算是自动求导的，依赖于其autograd机制。在需要的情况下，比如模型训练时，自动求导引擎会记录操作并计算梯度。在不需要梯度的地方（如模型评估），可以使用。
model.train() 和 model.eval()的区别
11-18
`model.train()` 和 `model.eval()` 是PyTorch模型中用于设置模型运行模式的关键方法。它们的主要区别在于： 1. **模式更改**: - **train()**: 当调用这个方法时，模型会进入训练模式。在这种模式下，模型会启用一些训练相关的特性，如批量归一化（batch normalization）通常会在训练期间跟踪均值和方差，而不是在每个批次之间重新计算。 2. **行为差异**: - ** Dropout**: dropout层只在训练阶段随机关闭部分神经元以防止过拟合，在`model.train()`模式下会被激活。 - **梯度计算**: - train()模式下，模型对输入的梯度有影响，因此可以更新权重。 - eval()模式下，模型默认不计算梯度，这对于验证集或推理时的性能优化很重要，因为计算梯度可能会增加内存消耗和计算时间。 3. **内部状态**: - model.eval()会禁用某些内部状态改变，比如BN层可能不会更新其统计信息，保持固定的规范化参数，这有助于在评估时获得更一致的结果。 4. **速度和内存**: - eval()模式下的模型通常更快，因为它不计算梯度，而且某些层（如dropout）会被禁用。 使用示例： ```python # 初始化模型 model = MyModel() # 训练模式（准备进行反向传播） model.train() optimizer.zero_grad() # 清空梯度 outputs = model(inputs) # 运行模型并获取结果 loss = criterion(outputs, targets) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 更新权重 # 测试或评估模式（无梯度计算） model.eval() with torch.no_grad(): # 防止不必要的梯度计算 predictions = model(test_inputs) test_loss = criterion(predictions, test_targets) ```
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