pytorch預(yù)測(cè)之解決多次預(yù)測(cè)結(jié)果不一致問題
更新時(shí)間：2021年06月01日 08:40:15 作者：confusingbird
這篇文章主要介紹了pytorch多次預(yù)測(cè)結(jié)果不一致的解決方案，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
為什么多次預(yù)測(cè)結(jié)果不一致
1、檢查是否在每次預(yù)測(cè)前使用
model.eval()
或者是
with torch.no_grad(): for ...
推薦下面的方法，上面的的方法計(jì)算梯度，但是并不反向傳播，下面的方法既不計(jì)算梯度，也不反向傳播，速度更快。
2、檢查是否取消了所有的dropout
3、設(shè)置隨機(jī)種子
def setup_seed(seed):
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed) #cpu
torch.cuda.manual_seed_all(seed) #并行g(shù)pu
torch.backends.cudnn.deterministic = True #cpu/gpu結(jié)果一致
torch.backends.cudnn.benchmark = True #訓(xùn)練集變化不大時(shí)使訓(xùn)練加速
4、保證實(shí)例化模型前要將is_training置為false；這兩行代碼順序不能顛倒
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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