解决Pytorch中的神坑:关于model.eval的问题

当我们在Pytorch中使用训练好的模型进行推理时，需要使用model.eval()方法将模型切换到评估模式。在这个模式下，模型中的一些操作（如dropout）会被禁用，以确保推理结果的准确性。但是，即使在模型已经切换到评估模式下，我们在数据前向传递时仍然需要加上with torch.no_grad()代码块才行。这是因为Pytorch在评估模式下仍然会跟踪计算图，在需要反向传播时，这些计算会使得程序耗费大量的内存并影响程序性能。下面是具体的攻略。

1. 使用model.eval()方法

在训练模型并保存好参数后，我们使用如下的代码将模型进行加载：

import torch
from torchvision import models

model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()  # 将模型切换到评估模式

这里我们使用了Pytorch提供的resnet18预训练模型。其中model.eval()将模型切换到评估模式。此时我们就可以使用模型进行推理了。

2. 使用with torch.no_grad()代码块

即使在评估模式下，模型的计算图仍然会被Pytorch跟踪。这将会被(我们一般使用的)反向传播方法所使用，如果没有进行清除，则会影响程序性能。因此，我们需要使用with torch.no_grad():代码块来禁用梯度的跟踪。

import torch
from torchvision import models

model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()  # 将模型切换到评估模式

with torch.no_grad():
    input_tensor = torch.randn(128, 3, 224, 224)
    output_tensor = model(input_tensor)

上面的代码我们使用了torch.randn生成了一个大小为128x3x224x224的标准正态分布的张量，然后使用模型进行推理。在with torch.no_grad():的代码块中，梯度不会被跟踪。

3. 示例

我们再来看一个实际的例子。假设我们需要在MNIST数据集上对训练好的手写数字识别模型进行推理，代码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(128, 10)

        def forward(self, x):
            x = F.relu(self.conv1(x))
            x = F.max_pool2d(x, 2)
            x = F.relu(self.conv2(x))
            x = F.max_pool2d(x, 2)
            x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
            x = F.relu(self.fc1(x))
            x = self.fc2(x)
            return x

model = Net()
model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/model.pth'))
model.eval()  # 将模型切换到评估模式

with torch.no_grad():
    input_tensor = torch.randn(128, 1, 28, 28)
    output_tensor = model(input_tensor)

这里我们定义了一个包含两个卷积层和两个全连接层的手写数字识别模型，然后加载保存好的参数。在with torch.no_grad():的代码块中，我们使用了一个随机生成的大小为128x1x28x28的输入张量进行推理，并得到了输出张量。在这两个操作之间，我们需要确保模型已经切换到评估模式且梯度不被跟踪。

我希望以上攻略可以帮助您更好地了解如何在Pytorch中使用模型进行推理。