Pytorch本人疑问(2)model.train()和model.eval()的区别
我们在训练时如果使用了BN层和Dropout层，我们需要对model进行标识： model.train():在训练时使用BN层和Dropout层，对模型进行更改。 model.eval():在评价时将BN层和Dropout层冻结，这两个操作不会对模型进行更改。 ...
原文：pytorch 使用的时候的 model.train() 和 model.eval()
Do need to use model.eval when I test Sure, Dropout works as a regularization for preventing overfitting during training. It randomly zeros the elements of inputs in Dropout layer on forward call. It ...
2020-09-15 11:30 0 785 推荐指数：
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