dropout怎么在验证部分关闭
时间: 2023-07-07 18:19:07 浏览: 63
在 PyTorch 中,可以通过使用 `model.eval()` 方法来关闭 Dropout 层。在模型训练时,Dropout 层起到了正则化的作用,但在模型测试时,我们不需要 Dropout 层,因此需要关闭 Dropout 层,以便得到一致的结果。
具体来说,在模型训练时,可以使用以下代码启用 Dropout 层:
```python
model.train()
```
在模型验证时,可以使用以下代码关闭 Dropout 层:
```python
model.eval()
```
例如,下面是一个使用 Dropout 的神经网络模型,如何在验证时关闭 Dropout 层:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
self.dropout = nn.Dropout(0.5)
self.fc2 = nn.Linear(20, 2)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.dropout(x)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 创建模型实例
model = Net()
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
model.train() # 启用 Dropout 层
# 训练代码 ...
model.eval() # 关闭 Dropout 层
# 验证代码 ...
```
在上述代码中,我们在训练代码中使用 `model.train()` 启用 Dropout 层,在验证代码中使用 `model.eval()` 关闭 Dropout 层,以确保得到一致的结果。
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