PyTorch中train()方法的作用是什么

PyTorch中train()方法的作用是什么

PyTorch中train()方法的作用是什么,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

pytorch可以给我们提供两种方式来
切换训练和评估(推断)的模式。分别是:
model.train()和model.eval()


dropout在训练的时候起作用,
在推断的时候被绕过不起作用,
或者等价地,将其概率置为零。

batch normalization 也和dropout一样,
有两种模式,分别对应训练和推断,分别是:
model.eval()和model.train().

以下是原文截图:

dropout:
PyTorch中train()方法的作用是什么
batch normalization:
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PyTorch官方API截图:
train(mode=True):
PyTorch中train()方法的作用是什么
eval():
PyTorch中train()方法的作用是什么

看完上述内容,你们掌握PyTorch中train()方法的作用是什么的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注行业资讯频道,感谢各位的阅读!