net.eval()的使用 pytorch

net.eval()是PyTorch中用来将神经网络设置为评估模式的方法。在评估模式下，网络的参数不会被更新，Dropout和Batch Normalization层的行为也会有所不同。通常在测试阶段使用评估模式。

示例：

net = MyModel()
net.train()  # 训练模式
# ...
net.eval()   # 评估模式

在评估模式下，计算图是不被跟踪的，这样可以节省内存使用，提升性能。

如需使用torch.no_grad()配合使用，可以在评估阶段关闭梯度跟踪，进一步提升性能。

net.eval()
with torch.no_grad():
    output = net(input)

相关问题

pytorch中test时必须加入net.eval()吗

在PyTorch中，调用`net.eval()`是用于将网络设置为评估模式（evaluation mode）。在训练过程中，网络通常设置为训练模式（`net.train()`），以便启用一些特定于训练的操作，例如Dropout或Batch Normalization的使用。而在测试或验证阶段，我们希望网络使用完全确定的权重，并禁用Dropout和Batch Normalization等操作，以产生更稳定和一致的预测结果。

在`net.eval()`被调用之后，网络中的`torch.nn.Module`子模块，如`Dropout`，将被设置为评估模式，即禁用随机失活。此外，`Batch Normalization`层中的移动平均量将被使用，并且不再根据批次进行更新。

因此，如果在测试阶段不调用`net.eval()`，测试结果可能会出现偏差，因为网络在评估操作的执行过程中可能会进行不一致的计算。

总之，为了获得稳定和一致的测试结果，通常建议在测试前使用`net.eval()`将网络设置为评估模式。

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()`。