model.train()和model.eval()两种模式的原理
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(),作用是 启用 batch normalization 和 dropout 。
如果模型中有BN层(Batch Normalization)和 Dropout ,需要在 训练时 添加 model.train()。
model.train() 是保证 BN 层能够用到 每一批数据 的均值和方差。对于 Dropout,model.train() 是 随机取一部分 网络连接来训练更新参数。
2. model.eval()
model.eval()的作用是 不启用 Batch Normalization 和 Dropout。
如果模型中有 BN 层(Batch Normalization)和 Dropout,在 测试时 添加 model.eval()。
model.eval() 是保证 BN 层能够用 全部训练数据 的均值和方差,即测试过程中要保证 BN 层的均值和方差不变。对于 Dropout,model.eval() 是利用到了 所有 网络连接,即不进行随机舍弃神经元。
为什么测试时要用 model.eval() ?
训练完 train 样本后,生成的模型 model 要用来测试样本了。在 model(test) 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 BN 层和 Dropout 所带来的的性质。
eval() 时,pytorch 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。
eval() 在非训练的时候是需要加的,没有这句代码,一些网络层的值会发生变动,不会固定,你神经网络每一次生成的结果也是不固定的,生成质量可能好也可能不好。也就是说,测试过程中使用model.eval(),这时神经网络会 沿用 batch normalization 的值,而并 不使用 dropout。
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