PyTorch中train()方法的作用是什么，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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pytorch可以给我们提供两种方式来
切换训练和评估(推断)的模式。分别是：
model.train()和model.eval()
dropout在训练的时候起作用，
在推断的时候被绕过不起作用，
或者等价地，将其概率置为零。
batch normalization 也和dropout一样，
有两种模式，分别对应训练和推断，分别是:
model.eval()和model.train().
以下是原文截图:
dropout:
batch normalization:
PyTorch官方API截图:
train(mode=True):
eval():
看完上述内容，你们掌握PyTorch中train()方法的作用是什么的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
当前标题：PyTorch中train()方法的作用是什么
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