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这两天跑测试图时,发现用同样的model,同样的测试图,每次运行结果不同;

经过漫长的debug发现,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的时候,因为dropout的存在,每次运行会随机丢一些中间结果,从而导致最终结果有差异;

可以在evaluation过程中,使用eval() class强制丢掉random的内容,code如下:

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

以上这篇Pytorch evaluation每次运行结果不同的解决就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Pytorch,evaluation

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。