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今天就跟大家聊聊有關Pytorch項目中evaluation每次的運行結果不同如何解決，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
經過漫長的debug發現，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的時候，因為dropout的存在，每次運行會隨機丟一些中間結果，從而導致最終結果有差異;
可以在evaluation過程中，使用eval() class強制丟掉random的內容，code如下：
self.fake_B = self.netG.eval().forward(self.real_A)
看完上述內容，你們對Pytorch項目中evaluation每次的運行結果不同如何解決有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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