net.eval() #评估模式,就是net.train(False)。 设置之后会对前向传播相关进行过滤，会关闭dropout BN等 #如果网络本身没有BN和dropout，那就没区别了。 net.train()：默认参数是Train。model.train（）会启动drop 和 BN，但是mo
转载
2020-07-03 14:37:00
703阅读
2评论
文章目录1、model.train2、model.eval1、model.trainmodel.train()是在模型训练的时候使用，因此，在使用Pytorch训练和评价模式的时
原创
2023-01-04 18:04:22
180阅读
1. model.train() 启用 BatchNormalization 和 Dropout 2. model.eval() 不启用 BatchNormalization 和 Dropout 训练完 train 样本后，生成的模型 model 要用来测试样本。在 model(test) 之前，需 ...
转载
2021-10-06 13:50:00
1030阅读
2评论
model.train() ：启用 BatchNormalization 和 Dropoutmodel.eval() ：不启用 BatchNormalization 和 Dropout
原创
2021-08-12 22:31:42
397阅读
model.train() ：启用 BatchNormalization 和 Dropout model.eval() ：不
转载
2020-08-21 22:58:00
258阅读
2评论
最近在写代码时遇到一个问题，原本训练好的模型，加载进来进行inference准确率直接掉了5个点，尼玛，这简直不能忍啊～本菜鸡下意识地感知到我肯定又在哪里写了bug了～～～于是开始到处排查，从model load到data load，最终在一个被我封装好的module的犄角旮旯里找到了问题，于是顺便就在这里总结一下，避免以后再犯。
转载
2024-01-04 12:06:36
48阅读
一、model.train()和model.eval()分别在训练和测试中都要写，它们的作用如下：(1)、 model.train()启用BatchNormalization和 Dropout，将BatchNormalization和Dropout置为True(2)、 model.eval()不启用 BatchNormalization 和 Dropout，将BatchNormalization和Dropout置为False二、总结(1)、在训练模块中千万不要忘了写model.train()(
原创
2022-02-11 10:37:19
1707阅读
一、model.train()和model.eval()分别在训练和测试中都要写，它们的作用如下：(1)、 model.train()启用BatchNormalization和 Dropout，将BatchNormalization和Dropout置为True(2)、 model.eval()不启用 BatchNormalization 和 Dropout，将BatchNormalization和Dropout置为False二、总结(1)、在训练模块中千万不要忘了写model.train()(
原创
2021-06-18 14:10:54
2318阅读
model.train() tells your model that you are training the model. So effectively layers like dropout, batchnorm etc. which behave different on the train
原创
2021-07-09 15:31:31
301阅读
是上下文管理器，用于禁用梯度计算，因为在模型测试时我们不需要计算梯度，这样可以减少内存的使用，并加快代码的运行速度。这是因为，计算梯度需
原创
2023-04-24 11:38:44
108阅读
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网络层会
转载
2021-07-08 15:26:36
2969阅读
1. 最近在学习pytorch过程中遇到了几个问题，不理解为什么在训练和测试函数中model.eval()，和model.train()的区别，经查阅
原创
2022-10-21 16:26:33
712阅读
首先，eval模式和train模式得到不同的结果是正常的。我的模型中，eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单，在train时会丢弃一部分连接，在eval时则不会。Batch Normalization，在train时不仅使用了当前batch的均值和方差，也使用了历史batch统计上的均值和方差，并做一个加权平均（mom
转载
2023-09-21 06:27:56
191阅读
# 深度学习模型的训练与推理
在深度学习领域，我们经常需要训练和推理模型。模型的训练是指通过大量的数据样本来调整模型的权重和参数，使其能够更准确地预测目标变量。而模型的推理是指使用训练好的模型来预测新的数据样本的目标变量。
在Python中，有许多优秀的深度学习框架可供选择，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架提供了丰富的函数和工具，方便我们进行模型的训练和推理。
## PyT
原创
2023-09-05 07:34:37
62阅读
测试模型时前面加：model.eval()。但是不写这两个方法，模型也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如 \(Batch\ Normalization、Dropout\)。\(Dropout\)：在训练过程的前向传播中，让每个神经元以一定的概率 \(p\)训练时针对每个 \(min-batch\)，即不存在 \(min-batch\)由于网络训练完毕后参数
转载
2023-07-31 17:17:17
131阅读
前言： 第一篇博客，记录下自己的学习心得。如有谬误，欢迎指正。为什么用model.eval()当网络中存在BN层或者Dropout，在测试的时候需要固定住固定BN层和dropout层。关于BN层的详细介绍可以参考这篇博文：Pytorch的BatchNorm层使用中容易出现的问题训练数据的时候acc可以达到99%，但是测试时acc只有33%，显然这是不行的。查询了一些资料给出的解决方案如下：、删去相
转载
2023-10-08 11:32:58
192阅读
Problem：Why I only change “shuffle=False” to “shuffle=True” in my DataLoader when I test my model, my test result will be different so much?Solve:这个问题现在看来挺残的...唉，排查了老久...其实很简单，就是因为pytorch新手入门，很多东西
原创
2023-01-28 10:52:47
617阅读
如果data是字符串，使用eval("("+data+")")可以将其转换为json对象，和JSON.parse的功能一样。如果data是json对象，使用eval("("+data+")")会报错，正如你描述的错误。eval一个json对象，没有什么作用，这个时候不需要使用eval方法，直接用data即可。 所以，如果你那边能确定后台返回的是字符...
转载
2022-05-08 13:44:01
378阅读
