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品牌建设青之见_wap网页文字游戏_搜索引擎在线观看_站长统计app

时间:2025/7/11 8:05:17来源:https://blog.csdn.net/qq_43069203/article/details/146123183 浏览次数:0次
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在 PyTorch 中,model.train() 的作用是将模型切换到训练模式(training mode),主要影响模型中某些特定层(如 Dropout 和 BatchNorm)的行为,使其在训练时启用随机性和动态统计量。以下是详细说明:

核心功能

  1. 启用随机性层:
    • Dropout:在训练模式下,按设定的概率随机丢弃神经元(防止过拟合)。
    • BatchNorm:使用当前 batch 的均值和方差进行归一化,并更新移动平均统计量(用于后续的评估模式)。
  2. 确保训练时的动态行为:训练模式下,模型的输出依赖于当前输入数据的随机性(如 Dropout)和动态统计量(如 BatchNorm),这对模型学习特征至关重要。

model.eval()的作用是将模型切换到评估模式(evaluation mode),主要影响模型中某些特定层(如Dropout和BatchNorm)的行为,使其在推理(测试)时表现一致且稳定。(实际上不使用dropout,model.eval()对这些不开dropout的大模型实际上没有影响。):

核心功能

  1. 关闭随机性层
    • Dropout:在训练时随机丢弃神经元以防止过拟合,但在评估模式下会保留所有神经元
    • BatchNorm:在训练时使用当前batch的均值和方差进行归一化,并更新移动平均统计量;在评估模式下,则使用训练阶段累积的全局均值和方差,而非当前batch的数据。
  2. 确保输出稳定性:评估模式下,模型的输出仅依赖训练好的参数,避免因随机性(如Dropout)或统计量波动(如BatchNorm)导致测试结果不稳定。

model.eval()为什么需要配合torch.no_grad()

model.eval()仅改变模型层的行为,而torch.no_grad()会禁用梯度计算,减少内存占用并加速推理。
通常在测试时同时使用两者:

推理阶段代码示例

model.eval()
with torch.no_grad():outputs = model(inputs)

Torch中模型训练评估模式演示代码

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset# 定义模型(添加激活函数)
MyModel = nn.Sequential(nn.Linear(10, 20),nn.BatchNorm1d(20),# 训练时使用当前batch的统计量nn.ReLU(),nn.Dropout(0.5)     # 训练时随机丢弃50%的神经元
)# 示例数据(假设是分类任务)
X_train = torch.randn(1000, 10)
y_train = torch.randint(0, 20, (1000,))
train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64)X_test = torch.randn(200, 10)
y_test = torch.randint(0, 20, (200,))
test_dataset = TensorDataset(X_test, y_test)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64)# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(MyModel.parameters(), lr=0.001)model = MyModel# 训练阶段
model.train()
for epoch in range(10):for data, targets in train_loader:optimizer.zero_grad()  # 重置梯度outputs = model(data)loss = loss_fn(outputs, targets)loss.backward()  #计算损失函数关于模型参数的梯度optimizer.step() #更新网络的权重和偏置等参数。def calculate_accuracy(outputs, targets):preds = outputs.argmax(dim=1)correct = (preds == targets).sum().item()return correct / len(targets)# 评估阶段
model.eval()
with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算total_accuracy = 0for data, targets in test_loader:outputs = model(data)accuracy = calculate_accuracy(outputs, targets)total_accuracy += accuracyprint(f"Test Accuracy: {total_accuracy / len(test_loader):.4f}")
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