利用 PyTorch 进行深度学习训练过程中模型的 .eval() 和 .train() 属性介绍

介绍

在深度学习训练过程中，一般会有训练阶段和评估阶段，因此定义好模型model时，一般根据模型的属性model.train()和model.eval()来应用训练阶段和评估阶段。在 PyTorch 中，模型的 .eval() 和 .train() 方法用于设置模型的运行模式，这两个方法并没有直接对应的属性可以查询，但它们会影响模型内部某些层的行为。下面详细解释这两个方法的作用和它们如何影响模型的层。

model.train()

这个方法将模型设置为训练模式。当调用 model.train() 后，模型会通知所有层进入训练模式。对于大多数层来说，这意味着它们将执行正常的前向传播操作。然而，对于某些特殊层，如 Dropout 和 BatchNorm，训练模式会改变它们的行为：

在训练模式下，Batch Normalization（BN）层会执行正常的归一化操作，即它会在每个小批量数据上计算均值和方差，并利用这些统计量来规范化输入特征，这样有助于加速模型收敛和稳定训练过程。
Dropout层在训练模式下是启用的，它会以一定的概率随机丢弃一部分神经元输出，从而防止过拟合。
在训练模式下，模型会自动计算每个参数的梯度，并通过优化器进行权重更新。

model.eval()

这个方法将模型设置为评估模式。调用 model.eval() 后，模型会通知所有层进入评估模式。对于大多数层来说，这意味着它们将执行正常的前向传播操作，但对于那些在训练和评估时表现不同的特殊层，它们的的行为会有所改变：

在评估模式下，Batch Normalization层不会基于当前批次的数据计算统计量，而是使用之前训练过程中积累的均值和方差进行归一化，确保模型的预测结果与训练状态下的表现一致。
Dropout层在评估模式下会停止dropout，即所有的神经元都会参与前向传播，这样可以确保模型在评估时使用完整的网络结构。
在评估模式下，模型只进行前向传播，并不进行梯度计算和权重更新。通常在评估阶段，还会使用torch.no_grad()上下文管理器来确保不会进行不必要的反向传播计算，从而节省内存和计算资源。

使用示例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 定义一个简单的模型
class SimpleModel(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleModel, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(10, 10)self.relu = nn.ReLU()self.fc2 = nn.Linear(10, 1)self.dropout = nn.Dropout(0.5)def forward(self, x):x = self.fc1(x)x = self.relu(x)x = self.dropout(x)  # 在训练和评估阶段行为不同x = self.fc2(x)return x# 初始化模型、优化器和损失函数
model = SimpleModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()# 假设我们有一些训练数据和测试数据
train_data = torch.randn((100, 10))  # 训练数据，大小为(100, 10)
train_labels = torch.randn((100, 1))  # 训练标签，大小为(100, 1)
test_data = torch.randn((20, 10))  # 测试数据，大小为(20, 10)
test_labels = torch.randn((20, 1))  # 测试标签，大小为(20, 1)# 训练阶段
model.train()  # 设置模型为训练模式
for epoch in range(10):  # 进行10个epoch的训练optimizer.zero_grad()  # 清空之前的梯度信息（如果有的话）outputs = model(train_data)  # 前向传播loss = criterion(outputs, train_labels)  # 计算损失loss.backward()  # 反向传播，计算梯度optimizer.step()  # 更新权重参数print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')  # 打印损失信息# 评估阶段
model.eval()  # 设置模型为评估模式
with torch.no_grad():  # 确保不会进行反向传播计算梯度，节省内存和计算资源test_outputs = model(test_data)  # 前向传播获取测试集的预测结果test_loss = criterion(test_outputs, test_labels)  # 计算测试集上的损失值print(f'Test Loss: {test_loss.item()}')  # 打印测试损失信息

注意事项

在模型训练、验证和测试之前，确保正确地切换了模型的模式。
model.train() 和 model.eval() 会改变模型内部层的行为，但不会改变模型的结构或参数。
如果你在使用 torch.jit 来编译模型，确保在编译之前已经将模型设置为正确的模式。
在保存和加载模型时，通常不需要担心模型的模式，因为保存的只是模型的参数，加载模型后需要根据需要调用 model.train() 或 model.eval()。

其他

在训练神经网络的过程中，使用model.eval()进入评估模式并不是必须的要求，但它是一种常见的实践，尤其是在以下情况下：

验证模型性能：在训练过程中，通常需要定期评估模型在验证集上的性能，以监控模型是否过拟合或欠拟合。在这种情况下，将模型设置为评估模式可以确保模型的行为（如Dropout和Batch Normalization）与实际部署时一致。
保存最佳模型：在训练过程中，你可能希望保存在验证集上表现最好的模型。通过在每个epoch后使用model.eval()进行评估，你可以比较不同模型的性能并保存最佳模型。
避免影响训练指标：如果你在训练过程中使用了某些需要在评估模式下运行的操作（例如计算模型在测试集上的准确率），那么使用model.eval()可以确保这些操作不会受到训练模式下随机性的影响。
使用预训练模型：如果你在使用预训练模型进行微调，通常需要在微调前后切换模型的模式，以确保模型的Dropout层和Batch Normalization层在微调时和在评估时表现一致。