pytorch预测结果不一致的情况怎么办，如何处理
Admin 2022-06-28 群英技术资讯 1422 次浏览
在这篇文章中，我们来学习一下“pytorch预测结果不一致的情况怎么办，如何处理”的相关知识，下文有详细的讲解，易于大家学习和理解，有需要的朋友可以借鉴参考，下面就请大家跟着小编的思路一起来学习一下吧。为什么多次预测结果不一致
1、检查是否在每次预测前使用
model.eval()
或者是
with torch.no_grad(): for ...
推荐下面的方法，上面的的方法计算梯度，但是并不反向传播，下面的方法既不计算梯度，也不反向传播，速度更快。
2、检查是否取消了所有的dropout
3、设置随机种子
def setup_seed(seed):
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed) #cpu
torch.cuda.manual_seed_all(seed) #并行gpu
torch.backends.cudnn.deterministic = True #cpu/gpu结果一致
torch.backends.cudnn.benchmark = True #训练集变化不大时使训练加速
4、保证实例化模型前要将is_training置为false；这两行代码顺序不能颠倒
到此这篇关于“pytorch预测结果不一致的情况怎么办，如何处理”的文章就介绍到这了,更多相关pytorch预测结果不一致的情况怎么办，如何处理内容，欢迎关注群英网络技术资讯频道，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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