我们知道，dropout一般都在训练的时候使用，那么测试的时候如何也开启dropout呢？
在pytorch中，网络有train和eval两种模式，在train模式下，dropout和batch normalization会生效，而val模式下，dropout不生效，bn固定参数。
想要在测试的时候使用dropout，可以把dropout单独设为train模式，这里可以使用apply函数：
def apply_dropout(m):
if type(m) == nn.Dropout:
m.train()
下面是完整demo代码：
# coding: utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
class SimpleNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNet, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(8, 8)
self.dropout = nn.Dropout(0.5)
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
x = self.dropout(x)
return x
net = SimpleNet()
x = torch.FloatTensor([1]*8)
net.train()
y = net(x)
print('train mode result: ', y)
net.eval()
y = net(x)
print('eval mode result: ', y)
net.eval()
y = net(x)
print('eval2 mode result: ', y)
def apply_dropout(m):
if type(m) == nn.Dropout:
m.train()
net.eval()
net.apply(apply_dropout)
y = net(x)
print('apply eval result:', y)
运行结果：
可以看到，在eval模式下，由于dropout未生效，每次跑的结果不同，利用apply函数，将Dropout单独设为train模式，dropout就生效了。
补充：Pytorch之dropout避免过拟合测试
一.做数据
二.搭建神经网络
三.训练
四.对比测试结果
注意：测试过程中，一定要注意模式切换
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
您可能感兴趣的文章:- 浅谈pytorch中的dropout的概率p
- PyTorch 实现L2正则化以及Dropout的操作
- Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解
咨 询 客 服