把模型model.eval()作用是为了固定BN和dropout层,使得偏置参数不随着发生变化。因为当batchsize小时,如果没有固定,会对图像的失真有很大的影响。
Pytorch:model.train()和model.eval()用法和区别,以及model.eval()和to...
把模型model.eval()作用是为了固定BN和dropout层,使得偏置参数不随着发生变化。因为当batchs...
1. model.train() 作用:启用 Batch Normalization 和 Dropout,如果模型...
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Date: 2020/10/12 Coder: CW Foreword: 在将模型用于推断时,我们通常都会将 mo...
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问题描述:本人使用pytorch1.5版本,构建EfficientNet网络,在训练之前使用model.train...
本文标题:model.eval()
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