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pytorch 實(shí)現(xiàn)在測(cè)試的時(shí)候啟用dropout

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我們知道,dropout一般都在訓(xùn)練的時(shí)候使用,那么測(cè)試的時(shí)候如何也開(kāi)啟dropout呢?

在pytorch中,網(wǎng)絡(luò)有train和eval兩種模式,在train模式下,dropout和batch normalization會(huì)生效,而val模式下,dropout不生效,bn固定參數(shù)。

想要在測(cè)試的時(shí)候使用dropout,可以把dropout單獨(dú)設(shè)為train模式,這里可以使用apply函數(shù):

def apply_dropout(m):
    if type(m) == nn.Dropout:
        m.train()

下面是完整demo代碼:

# coding: utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(8, 8)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = self.dropout(x)
        return x
net = SimpleNet()
x = torch.FloatTensor([1]*8)
net.train()
y = net(x)
print('train mode result: ', y)
net.eval()
y = net(x)
print('eval mode result: ', y)
net.eval()
y = net(x)
print('eval2 mode result: ', y)
def apply_dropout(m):
    if type(m) == nn.Dropout:
        m.train()
net.eval()
net.apply(apply_dropout)
y = net(x)
print('apply eval result:', y)

運(yùn)行結(jié)果:

可以看到,在eval模式下,由于dropout未生效,每次跑的結(jié)果不同,利用apply函數(shù),將Dropout單獨(dú)設(shè)為train模式,dropout就生效了。

補(bǔ)充:Pytorch之dropout避免過(guò)擬合測(cè)試

一.做數(shù)據(jù)

二.搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

三.訓(xùn)練

四.對(duì)比測(cè)試結(jié)果

注意:測(cè)試過(guò)程中,一定要注意模式切換

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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