Pytorch——model.train 和 model.eval

本文详细解析了PyTorch中model.train()和model.eval()两个方法的使用场景与原理,特别是在BatchNormalization和Dropout层中的不同表现。训练时使用model.train()使模型处于训练模式,而测试时使用model.eval()确保模型处于评估模式,避免了BN和Dropout在训练和测试阶段的行为差异导致的问题。

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两条语句有固定的使用场景。

  • 在训练模型时会在前面加上:
model.train()
  • 在测试模型时在前面使用:
model.eval()

同时发现,如果不使用这两条语句,程序也可以运行。这两个方法是针对在网络train和eval时采用不同方式的情况,比如Batch Normalization和Dropout。

下面对这Batch Normalization和Dropout做一下详细的解析:

Batch Normalization

BN的作用主要是对网络中间的每层进行归一化处理,并且使用变换重构(Batch Normalization Transform)保证每层所提取的特征分布不会被破坏。
训练时是针对每个mini-batch的,但是在测试中往往是针对单张图片,即不存在mini-batch的概念。由于网络训练完毕后参数都是固定的,因此每个batch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。

Dropout

Dropout能够克服Overfitting,在每个训练Batch中,通过忽略一半的特征检测器,可以明显的减少过拟合现象。
在这里插入图片描述
在训练中,每个隐层的神经元先乘以概率P,然后再进行激活。
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。

Reference:
https://blog.youkuaiyun.com/u011276025/article/details/78507950

### 回答1: 在PyTorch中,`model.train()``model.eval()`是用于设置模型训练模式评估模式的方法。 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Dropout等。这些功能在训练期间是有用的,但在评估期间不需要。 当调用`model.eval()`时,模型会进入评估模式。在评估模式下,模型会关闭训练期间的一些特定功能,以确保评估结果的一致性可靠性。 在训练期间,通常需要将模型设置为训练模式,以便在每个批次中更新模型参数。而在评估期间,需要将模型设置为评估模式,以便在测试集或验证集上进行评估,以便了解模型的性能。 需要注意的是,在调用`model.eval()`方法后,模型权重不会被修改。所以,如果需要继续训练模型,请确保在继续训练前调用`model.train()`方法,以将模型设置为训练模式。 ### 回答2: 在PyTorch中,model.train()model.eval()都是用来设置模型训练模式的方法。 当调用model.train()方法时,模型的状态被设置为训练模式。这意味着模型会启用Batch NormalizationDropout等训练专用的层或操作,并且会自动计算梯度以便进行反向传播参数更新。在模型进行迭代训练时,应该使用train()方法来确保模型运行在正确的模式下。 相反,当调用model.eval()方法时,模型的状态被设置为评估模式。在评估模式中,模型会固定住Batch NormalizationDropout等训练专用的层或操作的值,以便进行模型的前向传播。这使得我们可以获得模型在评估数据上的输出。在测试、验证或推断模型时,应该使用eval()方法。 需要注意的是,当模型被调用时,它将自动在前向传播后续计算中切换到适当的模式。因此,在每个模型被调用前,我们通常只需要调用train()或eval()方法一次即可。 综上所述,model.train()model.eval()方法在PyTorch中用于设置模型训练模式评估模式,以确保模型在正确的状态下进行训练评估。 ### 回答3: 在PyTorch中,model.train()model.eval()是用来控制模型训练评估过程的方法。 model.train() 方法主要用于将模型切换到训练模式。在训练模式下,模型会启用 Dropout Batch Normalization 等操作的训练过程,以及训练数据的随机打乱。这种模式适合用于训练阶段,可以帮助模型更好地学习数据的特征模式。 model.eval() 方法主要用于将模型切换到评估模式。在评估模式下,模型会禁用 Dropout Batch Normalization 等操作的随机性,以保证结果的确定性。这种模式适合用于模型的验证测试阶段,可以保证模型的输出能够可靠地进行评估。 当我们进行模型训练时,一般会通过在每个批次数据上调用model.train()切换到训练模式,并且在每个批次数据上进行前向计算反向传播来更新模型的权重。而在验证或测试阶段,会通过调用model.eval()切换到评估模式,并且只进行前向计算来生成模型的输出结果,以评估模型的性能。 总之,model.train()model.eval()主要用于控制模型训练评估过程。通过切换模式,可以灵活地控制模型的操作,使其在不同的阶段达到最佳的效果。
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