pytorch 模型的train模式与eval模式实例
作者：rasekk
今天小编就为大家分享一篇pytorch 模型的train模式与eval模式实例，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
原因
对于一些含有batch normalization或者是Dropout层的模型来说，训练时的froward和验证时的forward有计算上是不同的，因此在前向传递过程中需要指定模型是在训练还是在验证。
源代码
[docs] def train(self, mode=True): r"""Sets the module in training mode. This has any effect only on certain modules. See documentations of particular modules for details of their behaviors in training/evaluation mode, if they are affected, e.g. :class:`Dropout`, :class:`BatchNorm`, etc. Returns: Module: self """ self.training = mode for module in self.children(): module.train(mode) return self [docs] def eval(self): r"""Sets the module in evaluation mode. This has any effect only on certain modules. See documentations of particular modules for details of their behaviors in training/evaluation mode, if they are affected, e.g. :class:`Dropout`, :class:`BatchNorm`, etc. """ #该方法调用了nn.train()方法，把参数默认值改为false. 增加聚合性 return self.train(False)
在使用含有BN层，dropout层的神经网路来说，必须要区分训练和验证
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