pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解

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！！！！！！

Class Inpaint_Network()
 ......

Model = Inpaint_Nerwoek()
 
#train:

Model.train(mode=True)

.....

#test:

Model.eval()

model.train()

启用 BatchNormalization 和 Dropout

model.eval()

不启用 BatchNormalization 和 Dropout

训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。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。

以上这篇pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解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。