如何解决使用模型推断批处理与使用pytorch进行个体化时的结果不同
我有一个神经网络,它接受尺寸为(batch_size,100,1,1)的输入张量,并产生尺寸为(batch_size,3,64,64)的输出张量。 当使用模型来推断一批两个元素以及分别推断元素时,我得到不同的结果。
使用下面的代码,我初始化了尺寸为(2,100,1,1)的pytorch张量。我将这个张量通过模型,然后将模型输出的第一个元素存储在变量result1中。对于result2,我只是直接通过模型运行原始输入张量的第一个元素。
inputbatch=torch.randn(2,Z_DIM,1,device=device)
inputElement=inputbatch[0].unsqueeze(0)
result1=model(inputbatch)[0]
result2=model(inputElement)
我的期望是result1和result2相同。但是result1和result2完全不同。谁能解释两个输出为何不同的原因。
解决方法
这可能是因为您的模型具有某些随机过程,这些随机过程要么是特定于训练的,要么没有禁用它们(例如,通过使用model.eval()
),或者在推理期间需要模型。
要测试以上内容,请使用:
model = model.eval()
在获取result1
之前。
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