踩坑记录：PyTorch评估模式效果不如训练模式解析

简介：
本文探讨了在使用PyTorch进行深度学习模型开发时遇到的一个常见问题——为何模型在评估模式下的表现不如训练模式。通过分析发现，这通常与批标准化、dropout等层的行为变化有关，以及可能的数据预处理和数据加载器设置不当所致。文中详细解析了这些问题并提供了有效的解决方案，帮助开发者更好地理解PyTorch中的模型行为切换机制。 在eval模式和train模式下得到不同的结果是正常的。我的模型在这两种模式下的主要区别在于Batch Normalization和Dropout的处理方式。 对于Dropout，在训练阶段会随机丢弃一部分神经元连接，而在评估阶段则不会进行任何丢弃操作。 至于Batch Normalization，在训练过程中不仅使用当前batch的数据计算均值和方差，还会结合之前批次的历史统计信息，并通过动量参数做加权平均。到了测试阶段，由于此时的批处理大小可能不一致，因此不再基于当前batch来更新均值和方差，而是直接采用历史训练期间积累下来的统计数据。 我遇到的一个问题是，在train模式下模型可以正常收敛并达到预期效果；然而当切换到eval模式进行验证时，则会出现问题。