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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。

补充知识:pytorch测试的时候为何要加上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 should be disabled during testing since you may want to use full model (no element is masked)

使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval,eval()时,框架会自动把BN和DropOut固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的batch_size过小,很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大!!!!!!

以上这篇pytorch掉坑记录:model.eval的作用说明就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
pytorch,model.eval

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。