pytorch中，使用model.dropout.p = 0.0关闭dropout后，再训练是否需要手动打开dropout？如何打开？

在使用 `model.dropout.p = 0.0` 关闭 dropout 后，如果需要再次使用 dropout 进行训练，需要手动将 `model.dropout.p` 设置为非零值。例如，将 `model.dropout.p` 设置为 0.5，表示在训练过程中使用 dropout 概率为 0.5。代码示例如下：

import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.2)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 关闭 dropout
model = Net()
model.eval()
model.dropout.p = 0.0

# 打开 dropout
model.train()
model.dropout.p = 0.5

相关问题

self.dropout1 = nn.Dropout3d(p=0.5)

这段代码创建了一个名为`self.dropout1`的属性，并将其初始化为一个`nn.Dropout3d`对象。

`nn.Dropout3d`是PyTorch中的一个模块，用于实现3D空间中的随机失活操作。它的构造函数接受一个参数`p`，用于指定失活概率。

`self.dropout1`的目的是应用在模型中的某个层之后，以一定的概率随机将输入元素设为0。这种随机失活操作可以帮助减少过拟合，并提高模型的泛化能力。

在后续的代码中，可以通过调用`self.dropout1`来对输入进行随机失活操作。例如，可以将某个层的输出传递给`self.dropout1`，以在训练过程中应用随机失活。

nn.Dropout2d(p=0.2)

nn.Dropout2d(p=0.2)是PyTorch中的一个模块，它用于在二维图像数据上应用Dropout操作。Dropout是一种正则化技术，可以在训练期间减少过拟合。在Dropout2d模块中，每个特征通道中的元素都有p的概率被置为0，有1-p的概率被保留。这个模块可以用于卷积神经网络中的任何层，以减少过拟合。 通过Dropout2d，我们可以在训练神经网络时随机丢弃一部分特征图，这样可以有效地减小模型的复杂度，提高模型的泛化能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [神经网络中的 Dropout 以及变体方法](https://blog.csdn.net/lc013/article/details/123461080)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pytorch中self.xxx = nn.Linear和drop_out layer的作用](https://blog.csdn.net/zghnwsc/article/details/115575811)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]