如何在预训练的模型中调用eval() 方法
时间: 2024-03-25 13:41:33 浏览: 15
在使用预训练模型时,你需要先加载预训练的权重,然后再将模型设置为评估模式。下面以 PyTorch 中的预训练模型为例,介绍如何调用 `eval()` 方法:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
```
在这个例子中,我们首先通过 `models.resnet18(pretrained=True)` 加载了一个预训练的 ResNet-18 模型。然后我们调用了 `model.eval()` 将模型设置为评估模式。
需要注意的是,在评估模式下,模型不会进行梯度计算,而是直接使用已经学习到的参数进行预测。因此在测试时,需要将模型设置为评估模式,以保证测试结果的准确性。
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如何在预训练模型中调用models.eval()
在预训练模型中调用 `models.eval()` 方法可以将模型切换为评估模式,这意味着模型的行为将会有所改变,例如在使用 Batch Normalization 和 Dropout 时会表现不同。要调用 `models.eval()` 方法,可以按照以下步骤操作:
1. 导入 PyTorch 库:
```
import torch
import torch.nn as nn
```
2. 定义预训练模型:
```
pretrained_model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 5),
nn.ReLU(),
nn.Linear(5, 2)
)
```
3. 调用 `models.eval()` 方法:
```
pretrained_model.eval()
```
注意:在评估模式下,模型的权重不会被更新,因此在训练时需要将模型切换回训练模式,可以使用 `models.train()` 方法进行切换。
调用vgg19的预训练模型
可以使用PyTorch的torchvision库中的预训练模型来调用VGG19模型。
首先,需要安装torchvision库:
```python
pip install torchvision
```
然后,可以按以下步骤调用VGG19模型:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练模型
vgg19 = models.vgg19(pretrained=True)
# 将模型设为评估模式
vgg19.eval()
# 打印模型结构
print(vgg19)
```
这样就可以加载VGG19的预训练模型,并将其设为评估模式。可以通过打印模型结构来查看模型的详细信息。