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
2301_8092047028 分钟前
bootstrap怎么实现鼠标悬停切换图片预览功能
jvm·数据库·python
小徐学编程-zZ5 小时前
量产测试数据
python·压力测试·数据库架构
QQ8057806515 小时前
django基于机器学习的电商评论情感分析系统设计实现
python·机器学习·django
Sherlock Ma5 小时前
西瓜书《机器学习》全网最详细解读 第一章:绪论
人工智能·深度学习·考研·机器学习·学习方法·西瓜书·改行学it
烟锁池塘柳05 小时前
【机器学习】一文彻底搞懂正则化(Regularization)
人工智能·深度学习·机器学习
wx09095 小时前
stata实现机器学习的环境配置
python·机器学习·stata
一个天蝎座 白勺 程序猿5 小时前
从AlphaGo到ChatGPT:机器学习基础概念的全景式拆解与工程实践思考
人工智能·机器学习·chatgpt
Luhui Dev5 小时前
Anthropic 2026 最新 Agent Harness 架构完整拆解:Managed Agents
人工智能·架构·agent·luhuidev
skywalk81635 小时前
安装superpowers-zh (AI 编程超能力 · 中文增强版)
人工智能
经济元宇宙6 小时前
摄影培训行业百科:机构选择与学习路径全解析
大数据·人工智能·学习