Pytorch中的model.train() 和 model.eval() 原理与用法解析

当我们使用 PyTorch 训练模型时，通常会在模型训练以及模型评估的时候使用 model.train() 和 model.eval() 方法。本篇攻略将详细讲解 model.train() 和 model.eval() 的原理与用法解析。

model.train() 和 model.eval() 基本概念

在 PyTorch 中，model.train() 用于启用训练模式，model.eval() 用于启用评估模式。这两个方法是用来控制训练与评估模式的标志位，主要涉及到如下两点：

1. BatchNorm 和 Dropout 层在训练与评估中行为不同

在模型训练过程中，我们可能会使用 BatchNorm 和 Dropout 等层来提高模型的性能。而不同于训练，评估过程中是不需要 Dropout 层的，因为 Dropout 是用于防止过拟合而被关闭的。BatchNorm 层在训练和评估过程中的行为也是不同的，因为 BatchNorm 层在训练过程中是使用 mini-batch 统计量来归一化数据的，而在评估过程中，则需要使用全局统计量来做归一化。

1. 训练与评估模式下，模型参数的更新方式不同

在模型训练过程中，我们需要对模型进行反向传播更新参数，而在模型评估过程中，我们不需要对模型参数进行更新。因此，训练模式下的模型参数会被优化器所更新，而评估模式下不会。

model.train() 和 model.eval() 原理与用法解析

使用 model.train() 和 model.eval() 方法很简单，只需要在模型调用 forward 方法之前调用一下就可以了，例如：

model.train()  # 启用训练模式
output = model(input)

model.eval()  # 启用评估模式
with torch.no_grad():
    output = model(input)

在实际使用中，我们经常会在训练过程中使用 model.train() 方法，在评估过程中使用 model.eval() 方法。

以下是两个示例来说明 model.train() 和 model.eval() 的使用方法：

示例一：使用 model.train() 训练模型

假设我们现在需要训练一个简单的神经网络，代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()

        self.hidden = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.hidden(x))
        x = self.out(x)
        return x

net = Net(10, 5, 2)  # 构造模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 定义损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)  # 定义优化器

这个模型的输入是一个大小为 10 的向量，输出是一个大小为 2 的向量，用于二分类问题。现在我们需要使用 model.train() 方法来训练我们的模型：

for epoch in range(num_epochs):
    net.train()  # 启用训练模式
    for i, (input, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = net(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在每个 epoch 开始时，我们需要使用 model.train() 方法来启用训练模式，然后在训练过程中进行反向传播更新参数。

示例二：使用 model.eval() 评估模型

假设我们现在已经训练好了一个神经网络模型，现在需要使用 model.eval() 方法来进行模型的评估。代码如下：

net.eval()  # 启用评估模式
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for input, target in test_loader:
        output = net(input)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

    accuracy = 100 * correct / total
    print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
        accuracy))

在评估模式下，我们不需要对模型参数进行更新，因此可以将 with torch.no_grad() 的上下文管理器嵌套在 model.eval() 中。在评估过程中，我们按照预测结果与真实标签之间的差异来计算模型的精度。