python

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 脚本专栏 > python > pytorch中model.train()和model.eval()

pytorch中model.train()和model.eval()用法及说明

作者:hejp_123

在PyTorch中,model.train()用于启用BatchNormalization和Dropout,保证模型在训练阶段能够有效地利用这些层的特性,而model.eval()则是用于测试阶段,确保BatchNormalization和Dropout不会影响测试结果,保持模型的稳定性

model.train()和model.eval()用法

1.1 model.train()

model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。

如果模型中有BN层(Batch Normalization)和Dropout,需要在训练时添加model.train()。

model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。

对于Dropout,model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。

1.2 model.eval()

model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。

如果模型中有BN层(Batch Normalization)和Dropout,在测试时添加model.eval()。

model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差,即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。

对于Dropout,model.eval()是利用到了所有网络连接,即不进行随机舍弃神经元。

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BN层和Dropout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。

1.3 分析原因

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。

model.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!!!!!!

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:
阅读全文