pytorch预测之解决多次预测结果不一致问题

pytorch预测之解决多次预测结果不⼀致问题
为什么多次预测结果不⼀致
1、检查是否在每次预测前使⽤
model.eval()
或者是
with torch.no_grad():
for ...
推荐下⾯的⽅法，上⾯的的⽅法计算梯度，但是并不反向传播，下⾯的⽅法既不计算梯度，也不反向传播，速度更快。

2、检查是否取消了所有的dropout
3、设置随机种⼦
def setup_seed(seed):
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed) #cpu
torch.cuda.manual_seed_all(seed) #并⾏gpu
torch.backends.cudnn.deterministic = True #cpu/gpu结果⼀致
torch.backends.cudnn.benchmark = True #训练集变化不⼤时使训练加速
4、保证实例化模型前要将is_training置为false；这两⾏代码顺序不能颠倒
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。