pytorch.eval()

`pytorch.eval()` 是 PyTorch 框架中的一个函数，用于将模型设置为评估模式。当调用 `eval()` 函数时，PyTorch 会将模型的 `train` 属性设置为 `False`，这意味着模型不会计算梯度，也不会进行反向传播。这在使用训练好的模型进行推理或评估时非常有用。

在评估模式下，模型的前向传播会忽略一些训练中常用的技巧，如随机失活和批量归一化的更新。相反，它会使用固定的权重和偏差值，以便保持一致的结果。

要使用 `eval()` 函数，只需要在模型对象上调用它即可，例如：`model.eval()`。

相关问题

pytorch.predict

在PyTorch中进行预测的一种常见方法是使用torch.softmax()方法。首先，我们需要创建一个网络对象net，并使用net.load_state_dict()方法或torch.load()方法加载预训练的权重。接下来，我们需要将输入图像进行预处理，例如使用transforms.Resize()方法调整大小，transforms.ToTensor()方法将其转换为张量，以及transforms.Normalize()方法进行归一化。然后，我们可以使用torch.unsqueeze()方法将图像的维度扩展为[N, C, H, W]，其中N表示批量大小。接下来，我们可以使用torch.no_grad()上下文管理器来关闭梯度计算，以提高预测的效率。在torch.no_grad()的作用域内，我们可以使用net对象对输入图像进行预测，得到输出张量outputs。最后，我们可以使用torch.softmax()方法对outputs进行softmax操作，以获得预测的概率分布。[1][2]

另外，还有一种使用model.eval()方法进行预测的方式。首先，我们需要调用model.eval()方法将模型设置为评估模式。然后，我们可以使用torch.no_grad()上下文管理器来关闭梯度计算。在torch.no_grad()的作用域内，我们可以将输入图像传递给模型，并使用模型的验证方法进行预测。例如，我们可以使用model(img.to(device))来加载输入数据，并使用predictions["boxes"]、predictions["labels"]和predictions["scores"]来获取预测的边界框、类别和分数。最后，我们可以将这些预测结果转换为numpy数组，以便进一步处理。[3]

pytorch model.eval()

pytorch中的model.eval()是一个方法，用于将模型设置为评估模式。在评估模式下，模型的行为会发生变化，例如在训练时使用的dropout层会被禁用，以便模型能够更好地进行预测。此外，评估模式还可以影响一些模型的输出，例如在使用BatchNorm层时，模型在评估模式下会使用保存的移动平均值来进行归一化，而不是使用当前的batch的均值和方差。