pytorch预测之解决多次预测结果不一致问题 pytorch预测之解决多次预测结果

为什么多次预测结果不一致 1、检查是否在每次预测前使用

model.eval()

或者是

with torch.no_grad():for ...

推荐下面的方法，上面的的方法计算梯度，但是并不反向传播，下面的方法既不计算梯度，也不反向传播，速度更快。
2、检查是否取消了所有的dropout
3、设置随机种子

def setup_seed(seed):np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.manual_seed(seed) #cputorch.cuda.manual_seed_all(seed)#并行gputorch.backends.cudnn.deterministic = True#cpu/gpu结果一致torch.backends.cudnn.benchmark = True#训练集变化不大时使训练加速

4、保证实例化模型前要将is_training置为false；这两行代码顺序不能颠倒