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Pytorch学习笔记

Pytorch学习笔记

  • model.train()和model.eval()作用

model.train()和model.eval()作用

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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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他