今天小编就为大家分享一篇pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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爱安网。

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