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model.training = False和model.param.require_grad = False之间有什么区别

model.training = False和model.param.require_grad = False之间有以下区别:

  1. model.training = False:这是一个模型的训练模式设置。当将model.training设置为False时,模型将进入评估模式。在评估模式下,模型不会进行梯度计算和参数更新,而是仅仅进行前向传播计算,用于生成预测结果。这在模型部署和推理阶段非常有用。
  2. model.param.require_grad = False:这是一个模型参数的梯度计算设置。当将model.param.require_grad设置为False时,模型参数将不会计算梯度。这意味着在反向传播过程中,这些参数的梯度将不会被计算和更新。这在微调模型或者冻结某些层的参数时非常有用。

总结:

  • model.training = False是控制整个模型的训练模式,用于区分训练和评估阶段。
  • model.param.require_grad = False是控制模型参数的梯度计算,用于控制参数是否参与反向传播和更新。

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