Pytorch中model.train()和model.eval()模式下BatchNorm层反向传播的区别？
在PyTorch中，model.train()和model.eval()是用于设置模型的训练模式和评估模式的函数。这两种模式下BatchNorm层的反向传播有以下区别：
- 训练模式（model.train()）下的BatchNorm层反向传播：
- 在训练模式下，BatchNorm层会根据当前的输入数据进行均值和方差的估计，并将其用于标准化输入数据。
- 在反向传播过程中，BatchNorm层会计算并保存每个批次的均值和方差的梯度，并将其用于更新模型参数。
- 评估模式（model.eval()）下的BatchNorm层反向传播：
- 在评估模式下，BatchNorm层使用之前训练得到的移动平均均值和方差来标准化输入数据，而不是根据当前批次的数据进行估计。
- 在反向传播过程中，BatchNorm层不会计算和更新均值和方差的梯度，因为在评估模式下，这些参数是固定的。
BatchNorm层是一种常用的正则化技术，它通过对输入数据进行标准化，可以加速模型的训练过程，并提高模型的泛化能力。它在深度学习中广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务中。
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Pytorch中model.train()和model.eval()模式下BatchNorm层反向传播的区别？
python、pytorch、torch、batchnorm
我测试了两种模式下BatchNorm层的梯度: model.train()和model.eval()。我构建了一个简单的CNN网络NetWork，并在model.train()模式和model.eval()模式下向网络输入相同的输入X。我知道BatchNorm层的model.train()和model.eval()的区别。我已经将model.eval()模式下Batchnorm层的均值和变量替换为model.train()模式下的值。因此，两种模式的输出和参数都是相同的。output of two mode parameters of two mode但是，当我计算每个参数的梯度时，我发现B
浏览 96提问于2021-04-04得票数 0
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Pytorch -在eval()和train()模式之间来回往返
python、neural-network、deep-learning、pytorch、reinforcement-learning
我正在学习“深度强化学习”，并在pytorch的强化学习(DQN)教程之后构建我自己的示例。
我正在实现参与者的策略如下: 1. model.eval() 2.从模型3. self.net.train()获得最佳动作
问题是:在eval()和train()模式之间来回往返是否会对优化过程造成任何损害？
该模型只包括线性层和BatchNorm1d层。据我所知，在使用BatchNorm1d时，必须执行model.eval()才能使用模型，因为eval()和train()模式有不同的结果。
在训练分类神经网络时，model.eval()只在训练结束后进行，但在“深度强化学习”的情况下，通常采用策略，
浏览 3提问于2019-10-18得票数 3
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使用预先训练好的权重的Model.train()会使结果全为0，而model.eval()则没有问题
python、pytorch、batch-normalization
感谢您对这件事的关注。
我想继续使用预先训练好的权重来训练模型。当我用model.eval()评估这个预训练的模型时，一切都很好，模型会产生一些合理的结果，但是当我想要进一步训练这个模型并用model.train()设置模式时，问题就会出现。在前向循环期间，在model.train()语句(batchsize = 1)之后，所有生成的结果都将为零。
你知道为什么会发生这种情况吗？
非常感谢。
浏览 3提问于2021-06-14得票数 1
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用运行状态来训练BatchNorm层是个好主意吗？
deep-learning、pytorch、batch-normalization
据我所知，BatchNorm将在train模式下使用批处理状态，但在eval模式下使用运行状态(running_mean/running_var)。在train和eval模式下总是使用运行状态如何？
在我看来，我们毕竟在推理阶段使用了eval模式。为什么我们不在训练阶段一开始就使用eval风格的BatchNorm呢？
浏览 5提问于2022-03-24得票数 0
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我是否应该设置model.eval，以获取当前在火炬传递中的训练损失？
python、machine-learning、deep-learning、pytorch
我们在培训期间设置了model.train()，但是在我的训练迭代中，我还想对训练数据集进行向前传递，以查看我的新损失是什么。在这样做时，应该暂时设置model.eval()吗？
浏览 0提问于2020-04-04得票数 1
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用BatchNorm进行放火枪的训练
deep-learning、pytorch
我想知道我是否需要做什么特别的训练时，用BatchNorm在火把。据我理解，gamma和beta参数按照优化器通常所做的那样用梯度更新。然而，批次的均值和方差是使用动量缓慢更新的。
那么，当均值和方差参数被更新时，我们是否需要向优化器指定，还是py手电筒会自动处理这个问题？
是否有方法访问BN层的均值和方差，以便在我训练模型时确保它正在改变。
如果需要的话，这里是我的模型和培训程序：
def bn_drop_lin(n_in:int, n_out:int, bn:bool=True, p:float=0.):
"Sequence of batchnorm (if
浏览 1提问于2019-09-10得票数 3
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Pytorch model.train()和教程中编写的分离序列()函数
python、machine-learning、pytorch
我是PyTorch的新手，我想知道您是否可以向我解释一下PyTorch中的默认model.train()函数和这里的train()函数之间的一些关键区别。 另一个PyTorch ()函数位于文本分类的官方train教程中，对于模型权重是否在训练结束时存储感到困惑。 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html learning_rate = 0.005
criterion = nn.NLLLoss()
def train(category_tensor, line_tens
浏览 24提问于2019-06-26得票数 0
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如何处理多个数据集的批量归一化？
python、pytorch、dataset、conv-neural-network、batch-normalization
我正在处理一项生成合成数据的任务，以帮助训练我的模型。这意味着训练是在合成+真实数据上执行的，并在真实数据上进行测试。
有人告诉我，批量归一化层在训练时可能会试图找到对所有人都有利的权重，这是一个问题，因为我的合成数据的分布与实际数据的分布并不完全相等。因此，我们的想法是让批归一化层的权重有不同的“副本”。因此，神经网络为合成数据和真实数据估计不同的权重，并仅使用真实数据的权重进行评估。
有人能建议我在pytorch中实现它的好方法吗？我的想法如下，在数据集中的每个训练阶段之后，我将遍历所有batchnorm层并保存它们的权重。然后，在下一个时期的开始，我将再次迭代加载正确的权重。这是一种好的
浏览 2提问于2021-08-27得票数 1
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如何在加载预训练参数然后评估验证数据集时使用chainer.links.BatchNormalization
batch-normalization、chainer
我使用预训练的imagenet模型来使用ResNet101和BN层来训练另一个数据集。
训练结束后，我应该如何评估模型？？我应该不设置chainer.using_config('train', False)吗？？
我发现，即使我在训练数据集上进行评估，也发现评估准确率太低，不是(只达到80%)，不是验证数据集。但是当我切换到chainer.using_config('train', True)时，准确率达到了99%。
我也把这个问题放到了上
审阅者评论之一：
我认为问题是因为BatchNorm在训练和测试中使用了不同的统计数据。
我的答案是基于这样的假设，即您正
浏览 0提问于2018-04-13得票数 0
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用火把训练和测试CNN。带和不带model.eval()
python、python-2.7、conv-neural-network、pytorch、training-data
我有两个问题：-
我试图训练一个卷积神经网络初始化一些预先训练的权重(Netwrok包含批归一化层，以及)(参考)。在培训之前，我希望使用loss_fn = torch.nn.MSELoss().cuda()计算验证错误。在参考文献中，作者在计算验证误差之前使用了model.eval()。但是，有了这个结果，CNN的模式与它应该是什么，然而，当我评论掉model.eval()，输出是好的(它应该是与预先训练的重量)。正如我在许多帖子中所读到的，在测试模型之前应该使用model.eval，在训练之前使用model.train()，这可能是背后的原因。
在用预先训练的权重和上述损失函数计算
浏览 1提问于2019-05-02得票数 0
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PyTorch的model.eval() + no_grad()在TensorFlow中等价于什么？
python、pytorch
我正在尝试提取BERT嵌入并使用tensorflow而不是py手电筒来再现这段代码。我知道tf.stop_gradient()相当于torch.no_grad()，但是model.eval() /两者的组合又如何呢？
# Put the model in "evaluation" mode, meaning feed-forward operation.
model.eval()
# Run the text through BERT, and collect all of the hidden states produced
# from all 12 layers.
w
浏览 12提问于2022-06-22得票数 1
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在训练全卷积网络时，如何处理BatchNorm层？
tensorflow、deep-learning、caffe、pytorch
对像素级语义分割的完全卷积神经网络(FCNs)的训练是非常内存密集型的。因此，我们经常使用batchsize=1来培训FCNs。然而，当我们用BatchNorm ( BN )层完成预先训练的网络时，batchsize=1对BN层没有意义。那么，如何处理BN层呢？
一些备选方案：
删除BN层(将BN层与前面的层合并，用于预先训练的模型)
冻结BN层的参数和统计数据
……
哪一种更好，哪种演示可以在pytorch/tf/caffe中实现？
浏览 11提问于2017-06-19得票数 3
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关于火炬批次规范化的几个问题
python、tensorflow、pytorch、batch-normalization
最近，当我在PyTorch中使用BN时，我有几个问题。
基于PyTorch中的BN2d文档，在推断(评估)时，它将自动使用BN层的均值和方差(训练时运行估计)。然而，我的第一个问题是，当我们保存训练后的模型时，它是否包含了运行均值和方差？我最初以为模型只会保存可学习的参数。但是，运行均值和方差并不是真正可学习的？
默认情况下，当我们在()中使用PyTorch时，BN层将使用来自特定变量(可能是训练的结果)的一些运行均值和方差，对吗？但不计算小批的均值和方差？(因为我看到一些答案提到，BN在推断时的糟糕表现是由一个大小的批处理决定的。但是它应该使用训练的运行均值和方差，为什么测试的批次大小
浏览 2提问于2020-09-08得票数 1
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偏差-方差权衡与模型评估
machine-learning、model-evaluations
假设我们已经训练了一个模型(由它的超参数定义)，并使用某种性能度量(比如R^2)在测试集上对它进行了评估。如果我们现在在不同的训练数据上训练相同的模型(由它的超参数定义)，我们将得到(可能) R^2的不同值。
如果R^2依赖于训练集，那么我们将获得R^2平均值附近的正态分布。因此，为了更好地了解模型的性能，不应该将各种评估中的R^2平均化吗？另外，为什么在报告模型差异的性能时不包括？这不也是评估模型性能的一个重要因素吗？
我说的不是超参数调优。我假设我们知道超参数的最佳值，我们需要估计泛化误差。我的问题是，我们只是在测试集上评估一次。
浏览 0提问于2022-04-14得票数 1
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BatchNormalization是在批次之间使用移动平均值，还是仅使用每批的移动平均值？以及如何在批次之间使用移动平均值？
python、tensorflow、machine-learning、deep-learning、batch-normalization
正如标题说的那样，我想知道每个小批标准化是只基于这个小批的统计数据，还是在小批之间使用移动平均值/统计数据(在培训期间)？
此外，是否有一种方法可以强制批处理规范化使用跨批的移动平均值/统计数据？
原因是由于内存的限制，我的批次大小很小。
提前谢谢。
浏览 4提问于2020-02-28得票数 0
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如何在PyTorch中处理验证集？
neural-network、pytorch、dropout、validation
例如，一个使用MNIST数据集，并将所提供的大小为60,000的培训数据拆分为一个培训集(50,000)和一个验证集(10,000)。所提供的大小为10,000的测试数据用作测试集。ML算法是一种神经网络。
培训集由下面的代码(小批处理)处理。首先，将梯度设置为零。然后对模型进行了预测，并计算了损失。然后，计算梯度，并通过反向传播更新权重。
def train(data, label):
model.zero_grad()
prediction = model(data)
loss = loss_function(prediction, label)
loss.
浏览 0提问于2021-02-03得票数 0
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在训练模型时，训练小数据和一次大数据有什么区别吗？
python、tensorflow、lstm、word2vec
我已经有了一个训练13万句句子的模型。
我想用双向lstm对句子进行分类。我们计划使用这项服务。然而，在整个服务过程中，必须继续对该模式进行培训。
因此，我认为，直到模型的准确性提高，我将查看模型分类的句子，我将自己回答它们。
我会训练句子来回答。
一个接一个地训练句子和把它们合并成一个文件来训练它们有什么区别吗？
每次我一个接一个的训练，有什么关系吗？
浏览 0提问于2019-01-25得票数 0
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第一个时期的极高误差(Pytorch图像分割)
pytorch、loss-function
为什么当我将我的网络设置为eval时，我的模型在验证数据上的误差函数在第一个时期非常高。 如果我使用model.eval()，在最初的4-5个时期误差大于40-50k，然后迅速下降到3-4，但如果我在model.train()上留下我的网络，误差只有5-6。 def eval_model(DataLoader, model, criterion, device, withStat, withImage):
model.eval()
eval_epochen_loss = 0
img = None
n_eval = 0
TP, TN, FP, FN =
浏览 18提问于2020-08-28得票数 0
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理解辍学和梯度下降
neural-network、deep-learning、gradient-descent
我正在研究如何在深度神经网络上实现辍学，并发现了一些与直觉相反的东西。在前向相位丢失掩码中，随机张量为1s和0时，迫使网络学习权重的平均值。这有助于网络更好地推广。但是在梯度下降的更新阶段，激活没有被掩盖。这在我看来是违反直觉的。如果我用辍学来屏蔽连接激活，为什么我不应该掩盖渐变下降阶段？
浏览 0提问于2015-08-27得票数 9
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在CNN中对参数更新和按批次和时刻表前后传递感到困惑吗？
tensorflow、cnn
我正在研究CNN模型，用tensorflow编写的代码，我搜索了一些参数更新，比如在优化方法和计算损失时的权重和偏差，有两件事让我感到困惑：
1-输出层后，数据进入损耗，损失计算，然后模型开始优化，还是相反？
参数是在每个小批输入到网络后更新的(即每批都进行向前和向后传递)，还是只在一个时代完成时才更新？为什么有些教程说每一个时代都是向前/向后传递？
有人能澄清一下吗？如果有个推荐信对我更好。
浏览 0提问于2019-03-03得票数 3
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