model.eval()
不启用 BatchNormalization 和 Dropout,保证BN和dropout不发生变化,pytorch框架会自动把BN和Dropout固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的batch_size过小,很容易就会被BN层影响结果。
在PyTorch中,model.eval()用于切换模型到评估模式,此时会关闭BatchNormalization和Dropout层,确保它们使用训练时的统计信息,避免由于test batch_size过小导致结果偏差。这一步对于保持模型预测的一致性至关重要。
model.eval()
不启用 BatchNormalization 和 Dropout,保证BN和dropout不发生变化,pytorch框架会自动把BN和Dropout固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的batch_size过小,很容易就会被BN层影响结果。
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PyTorch 2.9
PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

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