pytorch中model.eval的理解

在复现simsam的过程中,看到在线性评估部分的训练函数中设置了model.eval,不太理解,印象中一直觉得,model.eval会影响梯度的回传,这里来拨乱反正一下。

  1. 事实上,model.eval()主要影响 BatchNorm 和 Dropout 层的行为,确保它们在训练和评估时的表现一致。
    model.eval() 会做以下几件事:
  • BatchNorm 层:从计算每个批次的均值和方差,变成使用训练期间保存的全局均值和方差。这有助于模型在推理时保持一致的行为。
  • Dropout 层:将 Dropout 层禁用(即在训练时丢弃部分神经元的随机行为停止),以确保所有神经元参与计算。
  1. 而真正影响梯度回传的实际上是requires_grad=True。只要某一层该属性为True,那么这一层就会参与前向传播和反向传播。
  2. 结合simsiam的实际场景来看一下:
    在该场景中希望冻结模型的前几层(特征提取部分)并只训练后面的线性分类器部分,因此,将前面的层的 requires_grad 设置为 False,使得它们不会计算梯度和更新参数,后面的线性分类器部分保持 requires_grad=True,使其参与训练。同时在训练的过程中设置model.eval(),确保被冻结的层中的BN层的参数不会改变。

万万要搞清楚啊!

相关推荐
程序员小袁1 小时前
基于C-MTEB/CMedQAv2-rerankingv的Qwen3-1.7b模型微调-demo
人工智能
飞哥数智坊2 小时前
AI 编程一年多,我终于明白:比技巧更重要的,是熟练度
人工智能·ai编程
新智元3 小时前
收手吧 GPT-5-Codex,外面全是 AI 编程智能体!
人工智能·openai
IT_陈寒3 小时前
Java 性能优化:5个被低估的JVM参数让你的应用吞吐量提升50%
前端·人工智能·后端
阿里云云原生3 小时前
阿里云基础设施 AI Tech Day AI 原生,智构未来——AI 原生架构与企业实践专场
人工智能
Memene摸鱼日报4 小时前
「Memene 摸鱼日报 2025.9.16」OpenAI 推出 GPT-5-Codex 编程模型,xAI 发布 Grok 4 Fast
人工智能·aigc
AI小云4 小时前
【机器学习与实战】回归分析与预测:线性回归-03-损失函数与梯度下降
机器学习
xiaohouzi1122334 小时前
OpenCV的cv2.VideoCapture如何加GStreamer后端
人工智能·opencv·计算机视觉
用户125205597084 小时前
解决Stable Diffusion WebUI训练嵌入式模型报错问题
人工智能
用户8356290780514 小时前
从手动编辑到代码生成:Python 助你高效创建 Word 文档
后端·python