火炬雷电加载模型每次给出不同的结果

Question

我有一个U-Net体系结构，当我训练模型并在不加载它的情况下打印出一些结果时，模型给出了很好的结果，但是当我加载模型检查点文件并试图进行预测时，它会预测随机噪声，更糟糕的是，它给出了不同的预测，每次运行都使用相同的测试集。

这是我的密码

model.py https://pastecode.io/s/nhjznzxc
train.py https://pastecode.io/s/umjqprb3
pred.py https://pastecode.io/s/m9zkpwk5

Answer 1

load_from_checkpoint()不是一个内部函数，您需要将它赋值给model变量。否则，您只会使用一个随机初始化的模型，从而得到不同的结果。

model = model.load_from_checkpoint('Model/last.ckpt', in_channels=1, out_channels=N_CLASSES, features=[16, 32, 64, 128, 192, 256], batch_size=16)

我建议使用pytorch_lightning.seed_everything(seed)来控制随机种子。