pytorch 模型的train模式与eval模式实例
原因
对于一些含有batchnormalization或者是Dropout层的模型来说，训练时的froward和验证时的forward有计算上是不同的，因此在前向传递过程中需要指定模型是在训练还是在验证。
源代码
[docs]deftrain(self,mode=True): r"""Setsthemoduleintrainingmode. Thishasanyeffectonlyoncertainmodules.Seedocumentationsof particularmodulesfordetailsoftheirbehaviorsintraining/evaluation mode,iftheyareaffected,e.g.:class:`Dropout`,:class:`BatchNorm`, etc. Returns: Module:self """ self.training=mode formoduleinself.children(): module.train(mode) returnself [docs]defeval(self): r"""Setsthemoduleinevaluationmode. Thishasanyeffectonlyoncertainmodules.Seedocumentationsof particularmodulesfordetailsoftheirbehaviorsintraining/evaluation mode,iftheyareaffected,e.g.:class:`Dropout`,:class:`BatchNorm`, etc. """ #该方法调用了nn.train()方法，把参数默认值改为false.增加聚合性 returnself.train(False)
在使用含有BN层，dropout层的神经网路来说，必须要区分训练和验证
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