這篇文章主要介紹pytorch模型之train模式與eval模式的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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原因

對(duì)于一些含有batch normalization或者是Dropout層的模型來說，訓(xùn)練時(shí)的froward和驗(yàn)證時(shí)的forward有計(jì)算上是不同的，因此在前向傳遞過程中需要指定模型是在訓(xùn)練還是在驗(yàn)證。

源代碼

[docs] def train(self, mode=True):
  r"""Sets the module in training mode.

  This has any effect only on certain modules. See documentations of
  particular modules for details of their behaviors in training/evaluation
  mode, if they are affected, e.g. :class:`Dropout`, :class:`BatchNorm`,
  etc.

  Returns:
   Module: self
  """
  self.training = mode
  for module in self.children():
   module.train(mode)
  return self

[docs] def eval(self):
  r"""Sets the module in evaluation mode.

  This has any effect only on certain modules. See documentations of
  particular modules for details of their behaviors in training/evaluation
  mode, if they are affected, e.g. :class:`Dropout`, :class:`BatchNorm`,
  etc.
  """
  #該方法調(diào)用了nn.train()方法，把參數(shù)默認(rèn)值改為false. 增加聚合性
  return self.train(False)

在使用含有BN層，dropout層的神經(jīng)網(wǎng)路來說，必須要區(qū)分訓(xùn)練和驗(yàn)證

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文章標(biāo)題：pytorch模型之train模式與eval模式的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
URL網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article48/depdep.html

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