PyTorch踩坑记录1

1 model.eval()无法关闭dropout

因为model.eval()控制self.training参数,只有用nn.Dropout(0.5)声明才能在调用model.eval()后关闭,用F.dropout(x, p=0.5)是没办法自动关闭的,需要手动把self.training的参数传入到F.dropout()里才行。

网上查到是因为model.eval()会影响继承nn.module类的self.方法的训练和测试,但是F.dropout更像是一个函数没继承nn,module。

另外,回归模型在后面几层应该避免使用dropout,最多在浅层使用。

2 BCEloss归一化

在tf2中BCEloss没有归一化,但是在torch中的损失函数是归一化了的。

相关推荐
冬奇Lab2 小时前
Workflow 系列(01):基础理论——三种执行模型与 Anthropic 5 种模式
人工智能·agent·工作流引擎
冬奇Lab2 小时前
每日一个开源项目(第143篇):page-agent - 纯 JS 的网页 GUI Agent,无需截图、无需插件、无需后端
前端·人工智能·agent
程序员cxuan4 小时前
虽迟但到!GPT-5.6 终于来了!
人工智能·后端·程序员
ZhengEnCi6 小时前
Q03-UI设计进阶技巧-让界面更高级的7个核心原则
人工智能
IT_陈寒6 小时前
React的这个渲染问题连官方文档都没说清楚
前端·人工智能·后端
金銀銅鐵7 小时前
[Python] 扩展欧几里得算法
python·数学·算法
Duckdblab7 小时前
DuckDB 性能调优终极指南:打造闪电般的分析体验
python
不加辣椒8 小时前
第12章 工具调用与 Agent 提示工程
人工智能
用户1693176172668 小时前
前端给AI消息做日期分组与时间线
人工智能
带派擂总8 小时前
Python全栈开发精华版最全合集(包含各种面试题) Day24_异常和错误
python