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PyTorch中train()方法的作用是什么

發(fā)布時間：2021-06-25 14:24:26 來源：億速云 閱讀：3092 作者：Leah 欄目：大數(shù)據(jù)

PyTorch中train()方法的作用是什么，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

pytorch可以給我們提供兩種方式來
切換訓(xùn)練和評估(推斷)的模式。分別是：
model.train()和model.eval()


dropout在訓(xùn)練的時候起作用，
在推斷的時候被繞過不起作用，
或者等價(jià)地，將其概率置為零。

batch normalization 也和dropout一樣，
有兩種模式，分別對應(yīng)訓(xùn)練和推斷，分別是:
model.eval()和model.train().

以下是原文截圖:

dropout:
PyTorch中train()方法的作用是什么
batch normalization:
PyTorch中train()方法的作用是什么
PyTorch官方API截圖:
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

看完上述內(nèi)容，你們掌握PyTorch中train()方法的作用是什么的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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