model.train和model.eval用法
用法 model eval train
2023-09-11 14:22:51 时间
1. model.train()
启用 BatchNormalization 和 Dropout
2. model.eval()
不启用 BatchNormalization 和 Dropout
训练完 train 样本后,生成的模型 model 要用来测试样本。在 model(test) 之前,需要加上model.eval(),否则只要有输入数据,即使不训练,model 也会改变权值。这是model中含有的 batch normalization 层所带来的的性质。
在做one classification的时候,训练集和测试集的样本分布是不一样的,尤其需要注意这一点。
相关文章
- 【Python3网络爬虫开发实战】 3.2.1-基本用法
- android中Intent的一些用法和总结
- oracle trunc()函数的用法
- js中return的作用及用法
- [转] C#-using用法详解
- 167. 通过一个实际例子,理解 SAP UI5 sap.ui.model.odata.v2.ODataModel API 中 BindingContext 绑定上下文的概念和用法
- 通过一个实际例子,理解 SAP UI5 sap.ui.model.odata.v2.ODataModel API 中 BindingContext 绑定上下文的概念和用法试读版
- page builder odata model /UI2/PB_MODEL, first config, then cust and pers
- SAP Spartacus 自定义 PageResolver 的用法
- Python Itertools.chain()用法【将一组迭代对象串联起来,形成一个更大的迭代器】
- Java数据类型 long 与 Long 的区别 和 正确用法
- Python 交集、并集、差集用法示例
- JNDI用法详解