What does model.eval() do in PyTorch?

技术背景

在使用 PyTorch 进行深度学习模型的训练和评估时，模型在不同阶段的行为可能需要有所不同。例如，Dropout 层和 BatchNorm 层在训练和推理（评估）阶段的表现就不一样。model.eval() 方法就是用于将模型设置为评估模式，以确保这些特殊层在评估阶段能正确工作。

实现步骤

评估模型

1. 调用 model.eval() 将模型设置为评估模式。
2. 使用 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭梯度计算，这样可以加快计算速度并减少内存使用。
3. 进行模型推理。

恢复训练

在评估步骤完成后，调用 model.train() 将模型恢复到训练模式。

核心代码

import torch

# 假设已经定义并初始化了模型
model = ...

# 评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    # 假设 data 是输入数据
    data = ...
    out_data = model(data)

# 训练步骤
model.train()
# 后续训练代码...

最佳实践

• 在进行模型评估之前，始终调用 model.eval() 来确保模型处于正确的模式。
• 使用 torch.no_grad() 上下文管理器与 model.eval() 配合使用，以避免不必要的梯度计算。
• 在评估完成后，记得调用 model.train() 恢复到训练模式，以便后续的训练步骤能正常进行。

常见问题

为什么在评估时需要关闭梯度计算？

在评估阶段，我们不需要计算或使用梯度，关闭自动求导可以加快执行速度并减少内存使用。

如何检测模型是否处于评估模式？

可以通过检查模型的 self.training 标志来判断模型是否处于评估模式。如果 self.training 为 False，则模型处于评估模式。