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PyTorch dropout设置训练和测试模式的实现_python_脚本之家
model.train() #把module设成训练模式,对Dropout和BatchNorm有影响 model.eval() #把module设置为预测模式,对Dropout和BatchNorm模块有影响补充:Pytorch遇到的坑——训练模式和测试模式切换由于训练的时候Dropout和BN层起作用,每个batch BN层的参数不一样,dropout在训练时随机失效点具有随机性,所以训练和测试要区分开来...
www.jb51.net/article/2134...htm 2024-5-31
踩坑:pytorch中eval模式下结果远差于train模式介绍_python_脚本之家
我出bug的现象是,train模式下可以收敛,但一旦在测试中切换到了eval模式,结果就很差。如果在测试中仍沿用train模式,反而可以得到不错的结果。为了确保是程序bug而不是算法本身就不适合于预测,我在测试时再次使用了训练集,正常情况下此时应发生过拟合,正确率一定会很高,然而eval模式下正确率仍然很低。参照网上的一些说...
www.jb51.net/article/1892...htm 2024-5-31
详解model.train()和model.eval()两种模式的原理与用法_python_脚本之...
一、两种模式 pytorch可以给我们提供两种方式来切换训练和评估(推断)的模式,分别是:model.train() 和 model.eval()。 一般用法是:在训练开始之前写上 model.trian() ,在测试时写上 model.eval() 。 二、功能 1. model.train() 在使用 pytorch 构建神经网络的时候,训练过程中会在程序上方添加一句model.train...
www.jb51.net/article/2788...htm 2024-5-31
Pytorch 中net.train 和 net.eval的使用说明_python_脚本之家
b) model.train() :启用 BatchNormalization 和 Dropout。 在模型测试阶段使用model.train() 让model变成训练模式,此时 dropout和batch normalization的操作在训练q起到防止网络过拟合的问题。 因此,在使用PyTorch进行训练和测试时一定要记得把实例化的model指定train/eval。
www.jb51.net/article/2129...htm 2024-5-31