PyTorch踩坑记录1

1 model.eval()无法关闭dropout

因为model.eval()控制self.training参数，只有用nn.Dropout(0.5)声明才能在调用model.eval()后关闭，用F.dropout(x, p=0.5)是没办法自动关闭的，需要手动把self.training的参数传入到F.dropout()里才行。

网上查到是因为model.eval()会影响继承nn.module类的self.方法的训练和测试，但是F.dropout更像是一个函数没继承nn,module。

另外，回归模型在后面几层应该避免使用dropout，最多在浅层使用。

2 BCEloss归一化

在tf2中BCEloss没有归一化，但是在torch中的损失函数是归一化了的。