transformer.eval()
时间: 2023-08-19 21:15:24 浏览: 180
在给定的引用中,并没有提到"transformer.eval()"这个具体的代码片段。但是根据常规的PyTorch代码,"transformer.eval()"是用来将Transformer模型设置为评估模式的。在评估模式下,模型不会进行梯度计算,也不会进行参数更新,而是只进行前向传播计算输出结果。这在测试或推理阶段非常有用,因为我们不需要进行反向传播和参数更新。所以,当我们想要对Transformer模型进行推理时,可以使用"transformer.eval()"来将其设置为评估模式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Transformer源码分析(torch.nn.modules.Transformer.py)](https://blog.csdn.net/qq_40482358/article/details/125648011)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Transformer在目标检测领域的开山之作DETR模型](https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/121072977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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