PyTorch dropout设置训练和测试模式的实现

PyTorch中的dropout模块可以在神经网络的训练过程中随机地丢弃一部分神经元（即将它们输出值设为0），以达到防止过拟合的目的。然而，在测试模型时我们希望所有的神经元都参与计算，这时需要设置dropout为测试模式。本文将详细讲解如何在PyTorch中设置dropout的训练和测试模式。

首先，PyTorch中的dropout模块包含在nn模块中，可通过nn.Dropout类实现调用。

例如，以下代码展示了如何创建一个包含dropout层的神经网络模型。

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(20, 50)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) # dropout设置为0.5
        self.linear2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

上述代码定义了一个包含两个线性层和一个dropout层的神经网络模型，其中dropout的丢弃概率(p)设置为0.5。

在训练模型时设置dropout为训练模式

在训练模型时，我们需要将dropout层设置为训练模式，以使dropout正确地起作用。可以通过调用nn.Dropout的train()方法实现将dropout设置为训练模式。

例如，以下代码演示了如何在训练模型时设置dropout为训练模式并对模型进行训练：

net = Net() # 创建一个包含dropout层的神经网络模型
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

net.train() # 设置为训练模式

for epoch in range(10):
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上述代码中，我们先创建了一个包含dropout层的神经网络模型，并将模型设置为训练模式(net.train())。随后利用该模型对数据进行训练。

注意，在训练模式下dropout对于每个数据处理都是随机的，如果在训练过程中每个数据都随机处理的话，那么在测试的时候，每次都会产生不一样的测试结果，显然导致不能准确评估模型的性能，我们需要在测试模式下关闭dropout，使之与每次测试结果稳定。

在测试模型时设置dropout为测试模式

在测试模型时，我们需要将dropout层设置为测试模式，以使dropout失效，并参与所有计算。可以通过调用nn.Dropout的eval()方法实现将dropout设置为测试模式。

例如，以下代码演示了如何在测试模型时设置dropout为测试模式：

net = Net() # 创建一个包含dropout层的神经网络模型
net.load_state_dict(torch.load('model_params.pth')) # 加载权重参数

net.eval() # 设置为测试模式

with torch.no_grad():
    for data in dataloader:
        inputs = data
        outputs = net(inputs)
        # 对输出进行处理

在上述代码中，我们先创建了一个包含dropout层的神经网络模型，并加载之前训练结果中包含的权重参数。随后将模型设置为测试模式(net.eval())。

关于dropout层的训练和测试模式的设置，我们可以总结如下：

• 在训练模型时，需要将dropout层设置为训练模式，以使dropout针对每个数据都是随机的。
• 在测试模型时，需要将dropout层设置为测试模式，以使之失效并参与所有计算。

我们可以在实际的项目中，以类似上述的方式实现集训练和测试于一体的深度学习模型。