pytorch的model.eval()和BN层的使用

内容摘要

这篇文章主要为大家详细介绍了pytorch的model.eval()和BN层的使用，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

文章正文

这篇文章主要为大家详细介绍了pytorch的model.eval()和BN层的使用，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随php教程来看看吧！

看代码吧~

代码如下：

<code>
class ConvNet(nn.module):
    def __init__(self, num_class=10):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
                                    nn.BatchNorm2d(16),
                                    nn.ReLU(),
                                    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.layer2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
                                    nn.BatchNorm2d(32),
                                    nn.ReLU(),
                                    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.fc = nn.Linear(7*7*32, num_classes)
          
    def forward(self, x):
        out = self.layer1(x)
        out = self.layer2(out)
        print(out.size())
        out = out.reshape(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out</code>

pytorch中的model.eval()和BN层的使用

代码如下：

<code>
# Test the model
model.eval()  # eval mode (batchnorm uses moving mean/variance instead of mini-batch mean/variance)
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()</code>

pytorch中的model.eval()和BN层的使用

如果网络模型model中含有BN层，则在预测时应当将模式切换为评估模式，即model.eval()。

评估模拟下BN层的均值和方差应该是整个训练集的均值和方差，即 moving mean/variance。

训练模式下BN层的均值和方差为mini-batch的均值和方差，因此应当特别注意。

补充：Pytorch 模型训练模式和eval模型下差别巨大（Pytorch train and eval）附解决方案

当pytorch模型写明是eval()时有时表现的结果相对于train(True)差别非常巨大，这种差别经过逐层查看，主要来源于使用了BN，在eval下，使用的BN是一个固定的running rate，而在train下这个running rate会根据输入发生改变。

解决方案是冻住bn

代码如下：

<code>
def freeze_bn(m):
    if isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
        m.eval()
model.apply(freeze_bn)</code>

pytorch中的model.eval()和BN层的使用

这样可以获得稳定输出的结果。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持php教程。

注：关于pytorch的model.eval()和BN层的使用的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意

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作者：喵哥笔记

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