net.train()和net.eval()
pytorch net.train()和net.eval()
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1、net.eval() #评估模式,就是net.train(False)。
设置之后会对前向传播相关进行过滤，会关闭dropout BN等 #如果网络本身没有BN和dropout，那就没区别了。
2、net.train()# 将模型设置为训练模式：默认参数是Train。model.train（）会启动drop 和 BN，但是model.train(False)不会
3、如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()，在测试时添加model.eval()。其中model.train()是保证BN层用每一批数据的均值和方差，而model.eval()是保证BN用全部训练数据的均值和方差；
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