甄小胖
甄小胖

解决pytorch模型加载跑测试集和训练过程中跑测试集结果不一致的问题——功夫不负有心人

其实引发这个现象的原因还是很多的，需要自己一一排查。
网上所说的较为常见的原因是
1、随机种子固定
2、在test之前将模型改为eval()模型

针对这两种情况，我对自己的代码做了相应的验证，并没有效果。

后来看到一篇知乎，说“我查了一下我的标签。我每次加载数据的时候target都是从一个由集合转成的列表里面的下标……这样就造成了每次做断点训练的时候每个样本的target都是不一样的……他只拟合了训练时候的那个target……”

于是，想到了自己标签是否存在每次加载不一致的问题。经过debug，发现确实存在这样的问题。

因为类别固定，所以把label_2_index写死就OK了。

经测试，每次test结果相对固定，问题解决了。

训练时的测试分数
解决pytorch模型加载跑测试集和训练过程中跑测试集结果不一致的问题——功夫不负有心人_第1张图片
直接load模型的测试分数
解决pytorch模型加载跑测试集和训练过程中跑测试集结果不一致的问题——功夫不负有心人_第2张图片

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