这篇“pytorch测试结果不准确怎么解决”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“pytorch测试结果不准确怎么解决”文章吧。
当我们遇到训练结果不准确的情况的时候，可能需要检查一下定义的Model类中有没有 BN 或 Dropout 层，如果有任何一个存在
#model是实例化的模型对象
model = model.eval()表示将模型转变为evaluation（测试）模式，这样就可以排除BN和Dropout对测试的干扰。
对于BN，训练时通常采用mini-batch，所以每一批中的mean和std大致是相同的；而测试阶段往往是单个图像的输入，不存在mini-batch的概念。所以将model改为eval模式后，BN的参数固定，并采用之前训练好的全局的mean和std；
对于Dropout，训练阶段，隐含层神经元先乘概率P，再进行激活；而测试阶段，神经元先激活，每个隐含层神经元的输出再乘概率P。
以上就是关于“pytorch测试结果不准确怎么解决”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
