model.train()和model.eval()，以及model.eval()和torch.no_grad（）区别

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-11-12 02:51 181阅读 0赞

[参考博文][Link 1]  
1.模型实例化以后：  
训练时要用torch.train（），测试时要用torch.eval()

2.model.train()  
**启用Batch Normalization和Dropout。**  
model.train()可以保证BN层能够用到**每一批**数据的均值和方差。对于Dropout,model.train()可以随机选取一部分网络连接来更新参数。

mode.eval()  
**不启用Batch Normalization 和Dropout**  
测试时添加model.eval()，保证BN层能用到**全部**数据的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变，同时，训练时，利用到了所有网络连接，即不舍弃神经元，所以没有用到Dropout。

在进行测试时，model（test）之前，需要加上model.eval()。否则的话，有输入数据，集是不训练，也会改变权值。

**补充：model.eval()和torch.no\_grad()的区别**  
在PyTorch中进行validation/test时，会使用model.eval()切换到测试模式，在该模式下：

1.主要用于通知dropout层和BN层在train和validation/test模式间切换：

（1）在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率（保留概率=p); BN层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。

（2）在eval模式下，dropout层会让所有的激活单元都通过，而BN层会停止计算和更新mean和var，直接使用在训练阶段已经学出的mean和var值。

2.该模式不会影响各层的gradient计算行为，即gradient计算和存储与training模式一样，只是不进行反向传播（back probagation)。

而with torch.no\_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作，以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout和BN层的行为。

如果不在意显存大小和计算时间的话，仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation/test的结果；而with torch.no\_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间（因为不用计算和存储梯度），从而可以更快计算，也可以跑更大的batch来测试。

[Link 1]: https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075

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