【代码规范】.train(False)和.eval()的相似性和区别
文章目录
- [一、.train(False) 和 .eval() 的功能](#一、.train(False) 和 .eval() 的功能)
- [二、.train(False) 和 .eval() 的区别](#二、.train(False) 和 .eval() 的区别)
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- [2.1 .eval()](#2.1 .eval())
- [2.2 .train(False)](#2.2 .train(False))
- [2.3 总结](#2.3 总结)
- 三、.eval()更加规范
一、.train(False) 和 .eval() 的功能
- .train(False) 和 .eval() 在功能上非常相似
- 都达到将模型从训练模式切换到评估模式的目的
- 它们在使用和语义上有一些细微的区别
二、.train(False) 和 .eval() 的区别
2.1 .eval()
- 一个更加直观和推荐的方式来将模型切换到评估模式
- 它明确地告诉其他开发者你正在准备模型进行评估,比如验证或测试
- 调用 .eval() 方法会递归地遍历模型的所有子模块,并将它们的 training 标志设置为 False
- 这意味着任何包含训练相关行为的层,如批量归一化(Batch Normalization)和Dropout,将被设置为评估模式
2.2 .train(False)
- .train(False) 是通过直接设置模型的 training 属性为 False 来实现同样的效果
- 这可能在某些情况下看起来更像是一种底层的访问
- 而 .eval() 更像是一个面向用户的API
- .train() 方法本身是一个更通用的方法,它可以接受一个布尔参数
- 当参数为 True 时,它将模型设置为训练模式
- 当参数为 False 时,它将模型设置为评估模式
- 使用 .train(False) 时,同样会递归地遍历模型的所有子模块,将它们的 training 标志设置为 False
2.3 总结
- 使用起来,两个的作用是一样无差别的,仅仅是.eval()更加清晰
三、.eval()更加规范
- 在功能上,.eval() 和 .train(False) 的确有相同的效果,都能将模型从训练模式切换到评估模式
- 在大多数情况下,它们可以互换使用,且结果没有差异
- 从代码的可读性和最佳实践的角度来看,.eval() 提供了更清晰的意图表达
- 明确地告诉阅读代码的人你正在将模型设置为评估模式
- 对团队开发和维护代码尤其重要
- 。.eval() 方法是PyTorch官方推荐用来切换模型到评估模式的方式
- 明确地告诉阅读代码的人你正在将模型设置为评估模式
- .train(False) 也可以达到同样的目的,但从长远来看,使用 .eval() 可以提高代码的可维护性和理解性
- 在实际应用中,推荐使用 .eval(),除非有特定的技术原因需要直接操作 .train() 方法