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Lab9 小时前
Workflow 系列(04):Multi-Agent 协调——编排器边界、并发控制与上下文隔离
人工智能·工作流引擎
冬奇Lab9 小时前
每日一个开源项目(第147篇):HyperGraphRAG - 用超图表示 N 元关系,RAG 的第三代范式
人工智能·开源·graphql
甲维斯9 小时前
Github + 阿里云oss实现类似codex的自动更新!
人工智能
阿里云大数据AI技术11 小时前
光轮智能 × 阿里云:共建 Physical AI 云上数据、评测与持续学习基础设施
人工智能·机器学习
机器之心11 小时前
实锤了:Claude Code偷查用户,时区、中国AI实验室全是关键词
人工智能·openai
网易云信11 小时前
Cursor点燃个人开发者,企业级AI为何频频受挫?Agent工厂从提效工具到AI员工的跃迁
人工智能·开源
网易云信11 小时前
解锁触手可及的温暖:网易智企 x Wander Puffs AI 云游泡芙
人工智能
转转技术团队11 小时前
从 PRD 到可验证代码:AI 需求开发闭环实践
人工智能