pytorch預測之解決多次預測結果不一致問題
發(fā)布日期：2022-03-28 12:45 | 文章來源：腳本之家
為什么多次預測結果不一致
1、檢查是否在每次預測前使用
model.eval()
或者是
with torch.no_grad(): for ...
推薦下面的方法，上面的的方法計算梯度，但是并不反向傳播，下面的方法既不計算梯度，也不反向傳播，速度更快。
2、檢查是否取消了所有的dropout
3、設置隨機種子
def setup_seed(seed): np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) #cpu torch.cuda.manual_seed_all(seed) #并行gpu torch.backends.cudnn.deterministic = True #cpu/gpu結果一致 torch.backends.cudnn.benchmark = True#訓練集變化不大時使訓練加速
4、保證實例化模型前要將is_training置為false；這兩行代碼順序不能顛倒
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持本站。
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