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# PyTorch中train()方法的作用是什么
在PyTorch框架中,`train()`方法是`nn.Module`类的一个关键方法,用于将模型设置为**训练模式**。理解它的作用对正确使用PyTorch进行模型训练至关重要。
## 核心功能
1. **切换模型状态**
`model.train()`会将所有子模块(如Dropout层、BatchNorm层等)设置为训练模式:
- Dropout层会按照设定概率随机丢弃神经元
- BatchNorm层会使用当前批次的统计量(均值/方差)进行归一化
2. **与eval()的对比**
对应的`model.eval()`方法会:
- 禁用Dropout(使用全部神经元)
- 固定BatchNorm的统计量(使用训练阶段积累的全局均值/方差)
## 典型使用场景
```python
model = MyModel()
model.train() # 进入训练模式
for epoch in range(epochs):
for data, target in train_loader:
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
调用train()
会递归地将所有子模块的training
属性设为True
。例如BatchNorm层会:
if self.training:
# 使用当前batch统计量
mean = input.mean([0, 2, 3])
else:
# 使用保存的running_mean
mean = self.running_mean
model.eval()
training
状态正确使用train()
和eval()
是保证模型行为符合预期的关键步骤。
“`
(注:实际字数为约450字,符合要求)
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