详解model.train()和model.eval()两种模式的原理与用法

详解model.train()和model.eval()两种模式的原理与用法

在PyTorch中，训练过程和评估过程存在不同的模式。这两种模式分别由model.train()和model.eval()方法控制，在训练和评估深度学习模型时，这两种模式之间的切换非常重要。

model.train()的原理和用法

当我们在训练模型时，我们可以使用model.train()方法来将模型切换到训练模式。在训练模式下，模型会启用一些特定的功能，如Dropout和BatchNormalization等。

Dropout是一种在训练过程中防止过拟合的正则化技术。它在每个训练迭代中随机删除一些神经元，以便训练期间强制模型不依赖于特定的输入特征。BatchNormalization是一种技术，用于加速模型的训练和提高其性能。它标准化模型中的每个层的输入并使其具有零均值和单位方差。

在调用model.train()方法后，如下所示：

model.train()

可以使模型切换到训练模式。在这种模式下，计算图记录每个操作，以便在反向传播期间进行梯度计算。

model.eval()的原理和用法

当我们要评估模型时，我们可以使用model.eval()方法将模型切换到评估模式。在评估模式下，模型不会应用Dropout和BatchNormalization等正则化技术。

可能会问，为什么需要这种不同的行为方式？

Dropout和BatchNormalization在训练模型时可有效降低过拟合，但在评估模型时不需要。因此，在进行模型评估时，需要将模型切换为评估模式以禁用这些特定的正则化技术。

在调用model.eval()方法后，如下所示：

model.eval()

可以使模型切换到评估模式。在这种模式下，计算图不会记录每个操作，因为我们不会训练模型。评估模式将模型切换为在评估阶段使用的模式。

下面是一个简单的示例，说明了如何在训练模式和评估模式之间切换：

import torch.nn as nn

# 创建一个模型
model = nn.Linear(10, 1)

# 将模型切换到训练模式
model.train()

# 训练模型...
for epoch in range(10):
    # 前向传播
    y_pred = model(X)

    # 计算损失
    loss = criterion(y_pred, y)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()


# 将模型切换到评估模式
model.eval()

# 在评估模式下测试模型...
with torch.no_grad():
    y_pred = model(X_test)
    test_loss = criterion(y_pred, y_test)
    print("测试损失为：{:.4f}".format(test_loss.item()))

在这个示例中，我们训练了一个线性模型，并使用model.train()方法将模型切换到训练模式。然后，我们在一个简单的for循环中执行了一些训练迭代。

在完成了一些训练迭代后，我们使用model.eval()方法将模型切换到评估模式，并使用with torch.no_grad()来禁止梯度计算。在这种模式下，我们在测试数据集上执行了一些测试，并计算了测试损失。

另一个使用示例

下面是另一个使用示例，更具体地说明了model.train()和model.eval()方法之间的区别，在这个示例中，我们使用了nn.BatchNorm2d函数和Dropout层。这个模型使用CIFAR-10数据集进行训练和测试。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10

# 定义CNN模型：
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.2)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(6)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(16)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.pool(nn.functional.relu(x))
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.pool(nn.functional.relu(x))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

# 数据预处理并加载CIFAR-10数据集：
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
])

trainset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)

testset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)

# 定义优化方法和损失函数：
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练过程：
def train(epoch):
    print('\n第 {} 次训练'.format(epoch))
    net.train()
    for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(trainloader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 5000 == 0:
            print('\n批处理 {} 的损失为： {:.3f}'.format(
                batch_idx, loss.item()))


# 测试过程
def test():
    net.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for inputs, targets in testloader:
            outputs = net(inputs)
            loss = criterion(outputs, targets)
            test_loss += loss.item()
            _, predicted = outputs.max(1)
            correct += predicted.eq(targets).sum().item()

    test_loss /= len(testloader.dataset)
    print('\n测试集的损失为： {:.4f}'.format(test_loss))
    print('\n测试集的准确率为：{}/{} ( {:.2f}% )'.format(
        correct, len(testloader.dataset),
        100. * correct / len(testloader.dataset)))


# 执行训练和测试过程：
for epoch in range(1, 11):
    train(epoch)
    test()

在这个示例中，我们定义了一个CNN模型，并使用Dropout和BatchNorm2d函数来在训练模式下应用Dropout和BatchNormalization。

在训练模式下，我们使用net.train()方法将模型切换为训练模式，并在每个训练迭代中应用Dropout和BatchNormalization正则化技术。

在测试模式下，我们使用net.eval()方法将模型切换为评估模式，并在测试数据集上执行评估过程。因此，我们不应用Dropout或BatchNorm2d，因为这些正则化技术在测试模式下不需要。

最后，在这个示例中进行了10次训练迭代，并在每次训练迭代完成后对模型进行一次评估，以查看模型的性能。