pytorch之model.eval()
1.作用 運行model.eval()后批歸一化層和dropout層就不會在推斷時有效果。如果沒有做的話，就會產生不連續的推斷結果。 2.model.eval()和with torch.no_grad() https://discuss.pytorch.org/t ...
原文：pytorch掉坑記錄：model.eval的作用
訓練完train datasets之后，model要來測試樣本了。在model test datasets 之前，需要加上model.eval . 否則的話，有輸入數據，即使不訓練，它也會改變權值。這是model中含有batch normalization層所帶來的的性質。在做one classification的時候，訓練集和測試集的樣本分布是不一樣的，尤其需要注意這一點。 ...
2020-07-22 17:25 0 1108 推薦指數：
相關推薦
Pytorch 中的模式設置：model.eval() 和 model.train()
model.train() tells your model that you are training the model. So effectively layers like dropout, batchnorm etc. which behave different ...
pytorch 使用的時候的 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 ...
Pytorch本人疑問(2)model.train()和model.eval()的區別
我們在訓練時如果使用了BN層和Dropout層，我們需要對model進行標識： model.train():在訓練時使用BN層和Dropout層，對模型進行更改。 model.eval():在評價時將BN層和Dropout層凍結，這兩個操作不會對模型進行更改。 ...
Pytorch中的 model.train() 和 model.eval() 模式
model.train() ：啟用 BatchNormalization 和 Dropout model.eval() ：不啟用 BatchNormalization 和 Dropout 參考： https://pytorch.org/docs/stable/nn.html ...
[個人總結]pytorch中model.eval()會對哪些函數有影響？
來源於知乎：pytorch中model.eval()會對哪些函數有影響？ - 藺笑天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/363144860/answer/951669576 內容 藺笑天 37 人贊同了該回答 model的eval方法主要是針對 ...
PyTorch中，關於model.eval()和torch.no_grad()
一直對於model.eval()和torch.no_grad()有些疑惑 之前看博客說，只用torch.no_grad()即可 但是今天查資料，發現不是這樣，而是兩者都用，因為兩者有着不同的作用 引用stackoverflow: Use both. They do ...
Pytorch 中 model.eval() 和 with torch.no_grad() 的區別
model.eval()和with torch.no_grad()的區別在PyTorch中進行validation時，會使用model.eval()切換到測試模式，在該模式下， 主要用於通知dropout層和batchnorm層在train和val模式間切換在train模式下，dropout ...