train模式（net.train())和eval模式（net.eval())

最新推荐文章于 2025-05-21 23:27:03 发布
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本文探讨了神经网络中的两种模式：train模式和eval模式。文章指出这两种模式的区别主要体现在包含dropout和batchnorm的网络中，并强调在使用测试集进行评估时关闭dropout的重要性。

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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)。

 

【零基础入门】一篇弄懂model.train()和model.eval()的区别
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在深度学习中，PyTorch 的 model.train() 和 model.eval() 是控制模型行为的关键模式，直接影响训练和推理结果。model.train() 启用 Dropout 和 Batch Normalization 的训练特性，引入随机性和数据依赖性；而 model.eval() 则禁用这些特性，确保输出稳定。理解并正确使用这两种模式，是优化模型性能和保证结果一致性的基础。本文将通过实例详细解析它们的区别与应用，助你彻底掌握这一重要知识点。
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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。
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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。
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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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