一直对于model.eval 和torch.no grad 有些疑惑 之前看博客说，只用torch.no grad 即可 但是今天查资料，发现不是这样，而是两者都用，因为两者有着不同的作用 引用stackoverflow: Use both. They do different things, and have different scopes. with torch.no grad： disa ...
2019-11-03 20:47 1 10318 推荐指数：
model.eval()和with torch.no_grad()的区别在PyTorch中进行validation时，会使用model.eval()切换到测试模式，在该模式下， 主要用于通知dropout层和batchnorm层在train和val模式间切换在train模式下，dropout ...
requires_grad requires_grad=True 要求计算梯度； requires_grad=False 不要求计算梯度； 在pytorch中，tensor有一个 requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时，该tensor就会自动求导。 tensor ...
1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下，我们以conv2d的定义为例 ...
()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播 ...
1.作用 运行model.eval()后批归一化层和dropout层就不会在推断时有效果。如果没有做的话，就会产生不连续的推断结果。 2.model.eval()和with torch.no_grad() https://discuss.pytorch.org/t ...
model.train() ：启用 BatchNormalization 和 Dropout model.eval() ：不启用 BatchNormalization 和 Dropout 参考： https://pytorch.org/docs/stable/nn.html ...
model.train() tells your model that you are training the model. So effectively layers like dropout, batchnorm etc. which behave different ...
来源于知乎：pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响？ - 蔺笑天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/363144860/answer/951669576 内容 蔺笑天 37 人赞同了该回答 model的eval方法主要是针对 ...
