在pytorch中，向前传递和推理有什么不同？

在PyTorch中，向前传递（forward pass）和推理（inference）是神经网络模型训练和使用过程中的两个不同阶段。

1. 向前传递（forward pass）：
   • 概念：向前传递是指将输入数据通过神经网络模型的前向计算过程，从输入层到输出层，逐层计算并传递数据的过程。
   • 分类：向前传递属于神经网络模型训练过程中的一步，用于计算模型的输出结果。
   • 优势：通过向前传递，可以得到模型对输入数据的预测结果，用于后续的损失函数计算和反向传播更新模型参数。
   • 应用场景：向前传递在训练神经网络模型时被广泛应用，用于生成模型的预测结果。

• 推理（inference）：
  • 概念：推理是指使用经过训练的神经网络模型对新的未见过的数据进行预测或分类的过程。
  • 分类：推理属于神经网络模型使用过程中的一步，用于将输入数据通过模型进行预测或分类。
  • 优势：通过推理，可以利用已经训练好的模型对新的数据进行预测，实现模型的应用和部署。
  • 应用场景：推理广泛应用于各种机器学习和深度学习任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。

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