【Pytorch】model.train() 和 model.eval() 原理与用法

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一、两种模式

pytorch可以给我们提供两种方式来切换训练和评估(推断)的模式，分别是：model.train() 和 model.eval()。

一般用法是：在训练开始之前写上 model.trian() ，在测试时写上 model.eval() 。

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二、功能

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。

3. 总结与对比

如果模型中有 BN 层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加 model.train()，在测试时添加 model.eval()。

其中 model.train() 是保证 BN 层用每一批数据的均值和方差，而 model.eval() 是保证 BN 用全部训练数据的均值和方差；

而对于 Dropout，model.train() 是随机取一部分网络连接来训练更新参数，而 model.eval() 是利用到了所有网络连接。

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三、Dropout 简介

dropout 常常用于抑制过拟合。

设置Dropout时，torch.nn.Dropout(0.5)，这里的 0.5 是指该层（layer）的神经元在每次迭代训练时会随机有 50% 的可能性被丢弃（失活），不参与训练。也就是将上一层数据减少一半传播。

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参考链接

1. PyTorch中train()方法的作用是什么
2. 【pytorch】model.train()和model.evel()的用法
3. pytorch中net.eval() 和net.train()的使用
4. Pytorch学习笔记11----model.train()与model.eval()的用法、Dropout原理、relu,sigmiod,tanh激活函数、nn.Linear浅析、输出整个tensor的方法
5. 好文：Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别