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调用 TensorFlow Keras 模型时“training=True”是什么意思？

Samu Chakraborty 1月前

在 TensorFlow 的官方文档中，他们在训练循环中调用 Keras 模型时总是传递 training=True，例如，logits = mnist_model(images, training=True)。我尝试了 help(tf.keras。

在 TensorFlow 的官方文档中，它们在训练循环中调用 Keras 模型时总会通过 training=True ，例如， logits = mnist_model(images, training=True) .

我尝试过 help(tf.keras.Model.call) ，结果显示

Help on function call in module tensorflow.python.keras.engine.network:

call(self, inputs, training=None, mask=None)
    Calls the model on new inputs.

    In this case `call` just reapplies
    all ops in the graph to the new inputs
    (e.g. build a new computational graph from the provided inputs).

    Arguments:
        inputs: A tensor or list of tensors.
        training: Boolean or boolean scalar tensor, indicating whether to run
          the `Network` in training mode or inference mode.
        mask: A mask or list of masks. A mask can be
            either a tensor or None (no mask).

    Returns:
        A tensor if there is a single output, or
        a list of tensors if there are more than one outputs.

它说这 tra训练模式ing 在 Netw推理模式k in 或 or 运行。但我没有找到有关这两种模式的任何信息。

简而言之，我不知道 这个参数有什么影响 。如果我在训练时错过了这个参数怎么办？

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dwarnok 1月前 0 只看Ta

引用 2楼
训练指示该层是否应该在训练模式还是推理模式下运行。
- p1
- p2
通常在推理模式下 training=False ，但在某些情况下 networks ，例如 pix2pix_cGAN‍‍‍‍‍‍ 在推理和训练时， training=True .
Chris Chris 1月前 0 只看Ta

引用 3楼

@Dr.PP 我认为人们在调用 fit() 时指的是训练模式，在调用 assess() 和 predict() 时指的是推理模式。
Sean Kendle 1月前 0 只看Ta

引用 4楼
一些神经网络层在训练和推理过程中表现不同，例如 Dropout 和 BatchNormalization 层。例如
- 在训练期间，dropout 会随机丢弃一些单元，并相应地增加剩余单元的激活。
- 在推理过程中，它什么也不做（因为您通常不希望在这里随机丢失单位）。
该 training 参数让层知道应该采用两条“路径”中的哪一条。如果您设置不正确，您的网络可能无法按预期运行。