今天就跟大家聊聊有關Pytorch項目中evaluation每次的運行結果不同如何解決，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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經(jīng)過漫長的debug發(fā)現(xiàn)，在net architure中有dropout，如下（4）：

(conv_block): Sequential(
    (0): ReflectionPad2d((1, 1, 1, 1))
    (1): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
    (2): InstanceNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False)
    (3): ReLU(inplace)
    (4): Dropout(p=0.5)
    (5): ReflectionPad2d((1, 1, 1, 1))
    (6): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
    (7): InstanceNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=False)
   )

在跑evaluation的時候，因為dropout的存在，每次運行會隨機丟一些中間結果，從而導致最終結果有差異;

可以在evaluation過程中，使用eval() class強制丟掉random的內(nèi)容，code如下：

self.fake_B = self.netG.eval().forward(self.real_A)

看完上述內(nèi)容，你們對Pytorch項目中evaluation每次的運行結果不同如何解決有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內(nèi)容，請關注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設計公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

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當前名稱：Pytorch項目中evaluation每次的運行結果不同如何解決-創(chuàng)新互聯(lián)
本文路徑：http://www.rwnh.cn/article22/cchgjc.html

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