PyTorchにおけるmodel.eval()の使い方と重要性を徹底解説
Qiita / 3/14/2026
💬 OpinionTools & Practical Usage
Key Points
- 評価フェーズでの精度が不安定になることがあり、期待通りの結果が出ない事例がある。
- 特にドロップアウトとバッチ正規化を使うモデルでこの不安定さが顕著になる。
- 本番環境へのデプロイを控える場合、評価時と実運用時の挙動の差が重大な問題となり得る。
- これを避けるには、model.eval() の適切な使い方と再現性を確保するための検証が重要である。
PyTorchでモデルを学習させ、いざ評価フェーズに入ると、たまに精度が不安定になったり、期待した結果が出なかったりすることがある。特に、ドロップアウトやバッチ正規化を使っているモデルでは、この現象が顕著だ。本番環境へのデプロイを控えていると、この挙動の違いは非常に厄介な問...
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