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pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解
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2020-12-20
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使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval,eval()时,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层导致生成图片颜色失真极大!!!!!! Class Inpaint_Network() ...... Model = Inpaint_Nerwoek() #train: Model.train(mode=True) ..... #test: Model.eval() model.train() 启用 BatchNormalization 和 Drop
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pytorch:model.train和和model.eval用法及区别详解用法及区别详解
使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval,eval()时,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层导致生成图片颜色失真极
大!!!!!!
Class Inpaint_Network()
......
Model = Inpaint_Nerwoek()
#train:
Model.train(mode=True)
.....
#test:
Model.eval()
model.train()
启用 BatchNormalization 和 Dropout
model.eval()
不启用 BatchNormalization 和 Dropout
训练完train样本后,生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前,需要加上model.eval(),否则的话,有输入数
据,即使不训练,它也会改变权值。这是model中含有batch normalization层所带来的的性质。
在做one classification的时候,训练集和测试集的样本分布是不一样的,尤其需要注意这一点。
以上这篇pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希
望大家多多支持软件开发网。
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