mobilevit模型评估的结果不一致问题

[021022]

在用mobilevit网络进行评估时，在配置文件中已经把路径给修改成训练过程中保存的val集acc最高的那个模型权重文件了，窗口也显示加载的是这个模型，但是评估的结果和保存的结果不一致，并且多次执行python tools/evaluation.py models/mobilevit/mobilevit_s.py时每次结果都不一样，按理说模型确定，test集确定，每次的预测结果应该都一样的,可以看到从模型名称看到结果应该是84%才对，找不到是哪个步骤出了问题

[Fafa-DL]

预测时的batch size设置为1

[021022]

预测时的batch size设置为1

导儿你好，之前在B站上发消息您建议我试一下其他模型是否有同样的问题，今天我又试了repvggA0还是一样的问题.....训练过程中val集的准确率和最后评估时不一样，我全程是按照步骤走的，只有中间split数据集那一步，因为我是自己划分好的训练集和测试集，所以没有运行那个split的文件，但是我的数据集也放在datasets文件夹下，位置都跟您一样的，实在不知道问题在哪了....下面是此次训练repvggA0的截图，第一张是训练过程最好epoch截图，一张是评估截图

[Fafa-DL]

你验证和训练时的机器是一样的吗，多运行几次验证看看浮动大不大，我这好像在范围内

[021022]

你验证和训练时的机器是一样的吗，多运行几次验证看看浮动大不大，我这好像在范围内

是一样的，同一台机器，同一块显卡，验证就是会比训练过程中保存的值低很多个点，而且每次验证结果都不一样，还挺奇怪的。然后就是我每次训练时，开头会提示参数匹配不上，但是训练完之后评估时那个权重参数加载之后就会显示matched successfully。

[021022]

你验证和训练时的机器是一样的吗，多运行几次验证看看浮动大不大，我这好像在范围内

您好！请问是不是验证时模型相当于又训练了一轮？我看了一晚上代码也没太搞明白为什么会每次验证不一样....我怕是自己操作错误，所以我还找了同学让他随便找了个网络试了一下，结果还是每次评估都不一样，真的很奇怪....

[Fafa-DL]

不会再训练一次的，唯一可能的原因是预处理图片的操作引起，但我实测不会这么大差异啊，这个问题一年来第一次被反馈。

…

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: 021022 ***@***.***> 发送时间: 2023年4月3日 22:00 收件人: Fafa-DL/Awesome-Backbones ***@***.***> 抄送: Fafa Bro ***@***.***>, Comment ***@***.***> 主题: Re: [Fafa-DL/Awesome-Backbones] mobilevit模型评估的结果不一致问题 (Issue #31) 你验证和训练时的机器是一样的吗，多运行几次验证看看浮动大不大，我这好像在范围内 您好！请问是不是验证时模型相当于又训练了一轮？我看了一晚上代码也没太搞明白为什么会每次验证不一样....我怕是自己操作错误，所以我还找了同学让他随便找了个网络试了一下，结果还是每次评估都不一样，真的很奇怪.... — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>

[huisuli]

想问下这个问题解决了吗？我也出现了这种情形，预测结果相差5%

[huisuli]

我猜测是由于评估时每次图像都会被随机裁剪导致，测试输入不同

[021022]

我猜测是由于评估时每次图像都会被随机裁剪导致，测试输入不同

是的，我后面去看预处理部分，有些随机处理肯定是会影响预测结果的，所以后面我把测试图片的预处理部分给改成确定的操作之后就好了。