Home IT技术 哪些PyTorch模块会受到model.eval()和model.train()的影响？ 哪些PyTorch模块会受到model.eval()和model.train()的影响？ IT技术 xiaolong · 2025年5月31日 · 0 Comment model.eval()方法会修改某些在训练和推理过程中需要表现不同的模块（层）。一些例子在文档中列出： 这只对某些模块有影响。有关特定模块在训练/评估模式下的行为细节，如果它们受到影响，请查看特定模块的文档，例如Dropout、BatchNorm等。 有没有一个完整的列表说明哪些模块会受到影响？ 回答： 除了@***提供的信息之外： 基础类 模块 标准 RNNBase RNN LSTM GRU dropout > 0（默认：0） Transformer层 Transformer TransformerEncoder TransformerDecoder dropout > 0（Transformer 默认：0.1） 惰性变体 LazyBatchNorm 当前为夜间版本 合并的PR track_running_stats=True 相关文章： 从头开始实现dropout 可训练的sklearn标准化缩放器在R中的应用 理解PyTorch CNN通道 PyTorch中的`CrossEntropyLoss()`函数 如何在PyTorch中初始化权重？ PyTorch: Variable数据必须是张量 — 数据已是张量 如何在PyTorch中手动计算整个数据集的误差？ 如何使用PyTorch打印每个类的预测准确率？ 如何在Pytorch网络上进行微调 TensorFlow 在恢复模型时输出 NaN batch-normalization dropout machine-learning python pytorch
