原文:torch.nn.Module.train() & torch.nn.Module.eval()

前言: Module类的构造函数: 其中training属性表示BatchNorm与Dropout层在训练阶段和测试阶段中采取的策略不同,通过判断training值来决定前向传播策略。 对于一些含有BatchNorm,Dropout等层的模型,在训练时使用的forward和验证时使用的forward在计算上不太一样。在前向训练的过程中指定当前模型是训练还是在验证。 这两个方法的定义源码如下: tr ...

2020-07-12 09:30 0 2664 推荐指数:

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小白学习之pytorch框架(1)-torch.nn.Module+squeeze(unsqueeze)

我学习pytorch框架不是从框架开始,从代码中看不懂的pytorch代码开始的   可能由于是小白的原因,个人不喜欢一些一下子粘贴老多行代码的博主或者一些弄了一堆概念,导致我更迷惑还增加了畏惧的情 ...

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『PyTorch』第十四弹_torch.nn.Module类属性

nn.Module基类的构造函数: 其中每个属性的解释如下: _parameters:字典,保存用户直接设置的parameter,self.param1 = nn.Parameter(t.randn(3, 3))会被检测到,在字典中加入一个key为'param ...

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Pytorch模型中的parameter与buffer(torch.nn.Module的成员)

前言:   我们知道,pytorch一般情况下,是将网络中的参数保存成OrderedDict(见附1)形式的。这里的参数其实包括2种:一种是模型中的各种module含的参数,即nn.Parameter,我们当然可以在网络中定义其他的nn.Parameter参数。另外一种 ...

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torch.nn.Embedding

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