引言
今天在使用Pytorch导入此前保存的模型进行测试，在过程中发现输出的结果与验证结果差距甚大，经过排查后发现是forward与eval()顺序问题。
现象
此前的错误代码是
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input_cpu = torch.ones((1, 2, 160, 160))
target_cpu =torch.ones((1, 2, 160, 160))
target_gpu, input_gpu = target_cpu.cuda(), input_cpu.cuda()
model.set_input_2(input_gpu, target_gpu)
model.eval()
model.forward()
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应该改为
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input_cpu = torch.ones((1, 2, 160, 160))
target_cpu =torch.ones((1, 2, 160, 160))
target_gpu, input_gpu = target_cpu.cuda(), input_cpu.cuda()
model.set_input_2(input_gpu, target_gpu)
# 先forward再eval
model.forward()
model.eval()
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当时有个疑虑，为什么要在forward后面再加eval()，查了下相关资料，主要是在BN层以及Dropout的问题。
当使用eval()时，模型会自动固定BN层以及Dropout，选取训练好的值，否则则会取平均，可能导致生成的图片颜色失真。
PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval
使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval，eval（）时，框架会自动把BN和DropOut固定住，不会取平均，而是用训练好的值，不然的话，一旦test的batch_size过小，很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大！！！！！！
eg：
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Class Inpaint_Network()
......
Model = Inpaint_Nerwoek()
#train:
Model.train(mode=True)
.....
#test:
Model.eval()
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以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44975887/article/details/103126926