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
金銀銅鐵7 小时前
[Python] 基于欧几里得算法,实现分数约分计算器
python·数学
冬奇Lab9 小时前
Workflow 系列(03):状态管理——持久化、幂等性与版本绑定
人工智能·工作流引擎
Lyn_Li9 小时前
Kaggle Top 5 | 198只股票、200条数据的金融预测——BattleFin高分方案从零复现
python·kaggle·比赛复盘·金融预测
冬奇Lab9 小时前
每日一个开源项目(第146篇):openpilot - 开源自动驾驶辅助系统,曾在 Consumer Reports 评测中超过特斯拉 Autopilot
人工智能·开源·自动驾驶
吴佳浩10 小时前
AI 工程师知识地图:模型格式、框架、部署工具一次讲明白
人工智能·aigc·ai编程
IT_陈寒11 小时前
Java的Date类又坑了我一次,改用时间戳真香
前端·人工智能·后端
码农胖大海11 小时前
AI额度不够用的解决方案
人工智能
后端小肥肠11 小时前
小红书虚拟商品怎么做?我先用 Skill 跑通了壁纸品类
人工智能·aigc·agent
feiyu_gao11 小时前
从零搭建个人 AI 工作台:一个管理者的 3 个月实验
人工智能·aigc·团队管理