这篇文章主要介绍pytorch模型之train模式与eval模式的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

网站建设哪家好，找创新互联！专注于网页设计、网站建设、微信开发、重庆小程序开发公司、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了错那免费建站欢迎大家使用！

原因

对于一些含有batch normalization或者是Dropout层的模型来说，训练时的froward和验证时的forward有计算上是不同的，因此在前向传递过程中需要指定模型是在训练还是在验证。

源代码

[docs] def train(self, mode=True):
  r"""Sets the module in training mode.

  This has any effect only on certain modules. See documentations of
  particular modules for details of their behaviors in training/evaluation
  mode, if they are affected, e.g. :class:`Dropout`, :class:`BatchNorm`,
  etc.

  Returns:
   Module: self
  """
  self.training = mode
  for module in self.children():
   module.train(mode)
  return self

[docs] def eval(self):
  r"""Sets the module in evaluation mode.

  This has any effect only on certain modules. See documentations of
  particular modules for details of their behaviors in training/evaluation
  mode, if they are affected, e.g. :class:`Dropout`, :class:`BatchNorm`,
  etc.
  """
  #该方法调用了nn.train()方法，把参数默认值改为false. 增加聚合性
  return self.train(False)

在使用含有BN层，dropout层的神经网路来说，必须要区分训练和验证

以上是“pytorch模型之train模式与eval模式的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

当前标题：pytorch模型之train模式与eval模式的示例分析-创新互联
网页URL：http://myzitong.com/article/depdep.html