3.7训练和评估

文档摘要

3.7 训练和评估我们在完成了模型的训练后，需要在测试集/验证集上完成模型的验证，以确保我们的模型具有泛化能力、不会出现过拟合等问题。在PyTorch中，训练和评估的流程是一致的，只是在训练过程中需要将模型的参数进行更新，而在评估过程中则不需要更新参数。经过本节的学习，你将收获： PyTorch的训练/评估模式的开启完整的训练/评估流程完成了上述设定后就可以加载数据开始训练模型了。首先应该设置模型的状态：如果是训练状态，那么模型的参数应该支持反向传播的修改；如果是验证/测试状态，则不应该修改模型参数。