pytorch 实现在测试的时候启用dropout

我们知道，dropout一般都在训练的时候使用，那么测试的时候如何也开启dropout呢？

在pytorch中，网络有train和eval两种模式，在train模式下，dropout和batch normalization会生效，而val模式下，dropout不生效，bn固定参数。

想要在测试的时候使用dropout，可以把dropout单独设为train模式，这里可以使用apply函数：

def apply_dropout(m):
    if type(m) == nn.Dropout:
        m.train()

下面是完整demo代码：

# coding: utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(8, 8)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = self.dropout(x)
        return x
net = SimpleNet()
x = torch.FloatTensor([1]*8)
net.train()
y = net(x)
print("train mode result: ", y)
net.eval()
y = net(x)
print("eval mode result: ", y)
net.eval()
y = net(x)
print("eval2 mode result: ", y)
def apply_dropout(m):
    if type(m) == nn.Dropout:
        m.train()
net.eval()
net.apply(apply_dropout)
y = net(x)
print("apply eval result:", y)

运行结果：

pytorch 实现在测试的时候启用dropout