net.train 和 net.eval的使用

最新推荐文章于 2025-05-21 23:27:03 发布
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本文详细解析了PyTorch中model.train()和model.eval()的作用，阐述了它们在模型训练与测试阶段的不同行为，尤其是在BatchNormalization和Dropout层的处理上。了解这些差异对于正确实施模型训练和评估至关重要。
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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。
--------------------- 
作者：Never-Giveup 
来源：优快云 
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