python - PyTorch - 評価モードでドロップアウトを無効にする方法

Question

これは私が定義したモデルで、2 つの完全接続層を持つ単純な lstm です。

import copy
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

class mylstm(nn.Module):
    def __init__(self,input_dim, output_dim, hidden_dim,linear_dim):
        super(mylstm, self).__init__()
        self.hidden_dim=hidden_dim
        self.lstm=nn.LSTMCell(input_dim,self.hidden_dim)
        self.linear1=nn.Linear(hidden_dim,linear_dim)
        self.linear2=nn.Linear(linear_dim,output_dim)
    def forward(self, input):
        out,_=self.lstm(input)
        out=nn.Dropout(p=0.3)(out)
        out=self.linear1(out)
        out=nn.Dropout(p=0.3)(out)
        out=self.linear2(out)
        return out

x_trainとx_valは float dataframe with shape (4478,30)、 whiley_trainとy_valは float df with shape です(4478,10)

    x_train.head()
Out[271]: 
       0       1       2       3    ...        26      27      28      29
0  1.6110  1.6100  1.6293  1.6370   ...    1.6870  1.6925  1.6950  1.6905
1  1.6100  1.6293  1.6370  1.6530   ...    1.6925  1.6950  1.6905  1.6960
2  1.6293  1.6370  1.6530  1.6537   ...    1.6950  1.6905  1.6960  1.6930
3  1.6370  1.6530  1.6537  1.6620   ...    1.6905  1.6960  1.6930  1.6955
4  1.6530  1.6537  1.6620  1.6568   ...    1.6960  1.6930  1.6955  1.7040

[5 rows x 30 columns]

x_train.shape
Out[272]: (4478, 30)

変数を定義して 1 回 bp を実行すると、検証損失が 1.4941 であることがわかります

model=mylstm(30,10,200,100).double()
from torch import optim
optimizer=optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.001, alpha=0.9)
criterion=nn.L1Loss()
input_=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(np.array(x_train)))
target=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(np.array(y_train)))
input2_=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(np.array(x_val)))
target2=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(np.array(y_val)))
optimizer.zero_grad()
output=model(input_)
loss=criterion(output,target)
loss.backward()
optimizer.step()
moniter=criterion(model(input2_),target2)

moniter
Out[274]: tensor(1.4941, dtype=torch.float64, grad_fn=<L1LossBackward>)

しかし、私は再びフォワード関数を呼び出しましたドロップアウトのランダム性のために異なる番号を取得します

moniter=criterion(model(input2_),target2)
moniter
Out[275]: tensor(1.4943, dtype=torch.float64, grad_fn=<L1LossBackward>)

フレーズを予測する際のドロップアウトをすべて排除するにはどうすればよいですか?

私が試したeval()：

moniter=criterion(model.eval()(input2_),target2)
moniter
Out[282]: tensor(1.4942, dtype=torch.float64, grad_fn=<L1LossBackward>)

moniter=criterion(model.eval()(input2_),target2)
moniter
Out[283]: tensor(1.4945, dtype=torch.float64, grad_fn=<L1LossBackward>)

そして、追加のパラメータ p を渡してドロップアウトを制御します。

import copy
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
class mylstm(nn.Module):
    def __init__(self,input_dim, output_dim, hidden_dim,linear_dim,p):
        super(mylstm, self).__init__()
        self.hidden_dim=hidden_dim
        self.lstm=nn.LSTMCell(input_dim,self.hidden_dim)
        self.linear1=nn.Linear(hidden_dim,linear_dim)
        self.linear2=nn.Linear(linear_dim,output_dim)
    def forward(self, input,p):
        out,_=self.lstm(input)
        out=nn.Dropout(p=p)(out)
        out=self.linear1(out)
        out=nn.Dropout(p=p)(out)
        out=self.linear2(out)
        return out

model=mylstm(30,10,200,100,0.3).double()

output=model(input_)
loss=criterion(output,target)
loss.backward()
optimizer.step()
moniter=criterion(model(input2_,0),target2)
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-286-e49b6fac918b>", line 1, in <module>
    output=model(input_)

  File "D:\Users\shan xu\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 489, in __call__
    result = self.forward(*input, **kwargs)

TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'p'

しかし、どちらも機能しませんでした。