pytorch之model.eval()
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 ...
原文：pytorch掉坑记录：model.eval的作用
训练完train datasets之后，model要来测试样本了。在model test datasets 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。 ...
2020-07-22 17:25 0 1108 推荐指数：
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