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社区首页 >问答首页 >在使用model.fit时如何将'training‘参数传递给tf，keras.Model

问在使用model.fit时如何将'training‘参数传递给tf，keras.Model
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Stack Overflow用户

提问于 2019-07-18 07:01:19

回答 2查看 1.5K关注 0票数 3

所以我有一个由子类化API编写的模型，调用签名看起来像call(x，training)，其中需要训练参数来区分训练和非训练，当做batchnorm和dropout时。当我使用model.fit时，如何让模型向前传递知道我处于训练模式或评估模式？

谢谢!

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-07-18 07:14:31

实际上，在文档https://www.tensorflow.org/beta/guide/keras/custom_layers_and_models中，它说“一些层，特别是BatchNormalization层和Dropout层，在训练和推理期间有不同的行为。对于这些层，在调用方法中公开训练(布尔)参数是标准做法。

通过在call中公开这个参数，你可以让内置的训练和评估循环(例如fit)正确地使用训练和推理中的层。“所以我认为keras会自动传入训练参数。我试图删除训练参数的默认值，但没有抛出错误，所以很可能是keras内置的循环完成了这件事。

票数 4

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Stack Overflow用户

发布于 2019-07-18 07:05:33

据我所知，这是无可争辩的。Model.fit只是根据所提供的任何训练数据来训练模型，并在每个时代结束时评估所提供的验证数据或通过使用validation_split的训练。

票数 0

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57088786

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