在PyTorch中,model.train()有什么作用?

它会调用forward()吗?我以为当我们调用模型时,forward方法就被使用了。为什么我们需要指定train()呢?


回答:

model.train()告诉模型你正在训练它。这有助于通知诸如Dropout和BatchNorm这样的层,这些层被设计为在训练和评估时有不同的行为。例如,在训练模式下,BatchNorm会更新每个新批次的移动平均值;而在评估模式下,这些更新会被冻结。

更多细节:model.train()将模式设置为训练模式(参见源代码)。你可以调用model.eval()或者model.train(mode=False)来告知你正在进行测试。虽然直觉上会期望train函数来训练模型,但它并不会那样做。它只是设置模式而已。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注