时间:2021-05-22
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。
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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
出错:Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line305,intrain_model(model_conv
方式1:静态获取,通过直接解析checkpoint文件获取变量名及变量值通过reader=tf.train.NewCheckpointReader(model_
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