Pytorchは、トレーニングとテストでさまざまな出力を実現します

Pytrochは、トレーニングとテストでさまざまな出力を実現します

私たちは以前、model.train()それmodel.eval()がBNとドロップアウトの実現につながると言ってきました。どうしてこれなの？

BNとDropoutは、トレーニングとテストの操作が異なるためです。したがって、トレーニングとテストを区別する必要があります。

コードをトレーニングまたはテストする前に、次のことを規定します。

• 追加するトレーニングmodel.train()
• 追加するテストmodel.eval()

これは、そのようなモデルのtraining属性が設定されているtrueか、である可能性があるためfalseです。このようにして、モデルがトレーニングされているかどうかがわかります。

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        pass
    def isTraining(self):
        if self.training:
            return True
        else:
            return False
        
model = Model()
model.train()
print(model.training)
model.isTraining()

model.eval()
print(model.training)
model.isTraining()

result:
True
True
False
False