测试问题！！！

[gengyanlei]

你好： 我发现你的网络训练完成后，仅适用于特征分布适合的数据集，意思是仅适合本数据集，无法迁移，因为针对同一张图片，你的网络预测特征向量是每次都变化的，导致预测结果，每次都不一样。

[jackymoo]

我也发现了这个问题，请问有什么解决办法吗?

[gengyanlei]

@jackymoo 抱歉，我在好几个数据集上训练好的，然后测试没有发现，后面做泛化检查时，才发现，过去了3周。郁闷，才发现是变化的。这个原因应该是它的anchor机制造成的。我没有弄明白这个机制，所以也就没办法解决，感觉这种模型是最坑的，错还错的不一样。果断放弃，你可以试试其它的，只要那些在网络中完成定位实现局部特征提取的，这样测试时不会出现变化。

[jackymoo]

恩恩，好的。感谢!

[ZF4444]

@gengyanlei ，你好，我最近也在看这个，我没有理解你们两的意思，同一张图片特征向量怎么会是不同的呢？那这样的话他提供的pth每个人跑的精度也会不同吧。

[gengyanlei]

@ZF1044404254 ,你好，你可以直接下载他的模型，然后在CUB上测试，输出一下预测概率，可以看出每次都是变化的。

[RunshengZhu]

@gengyanlei @ZF1044404254 @jackymoo 这个是pytorch的锅，在代码里设置一下torch的随机数种子就可以保证每次输出一致了 np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed)

[gengyanlei]

@RunshengZhu 谢谢了，我重新看一下代码，然后重新训练一下。

[gengyanlei]

@RunshengZhu 你好，我检查了一下代码，没发现有随机数的使用呢！请问这个在哪里设置呢？还是将这3行代码复制在主函数最上面呢？

[RunshengZhu]

@gengyanlei 代码里没有，定一个seed值比如2019，放到主函数最上面就可以了，pytorch内部函数里会有随机部分，比如bn

[gengyanlei]

@RunshengZhu seed=5 np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) 如果训练时不放这3行代码，测试时放到测试代码里面，我发现预测结果还是变化的，每次类别都不一样。

[gengyanlei]

@RunshengZhu 针对同一张图片，反复输出结果，在代码最前面已经写了这三行代码了。结果如下： tensor([11.4219], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([271], device='cuda:0') tensor([12.3799], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([271], device='cuda:0') tensor([12.5087], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([271], device='cuda:0') tensor([11.5199], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([271], device='cuda:0') tensor([11.6220], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([271], device='cuda:0') tensor([11.7060], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([272], device='cuda:0') tensor([11.4901], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([272], device='cuda:0') tensor([13.1230], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([272], device='cuda:0') tensor([13.0418], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([272], device='cuda:0') tensor([10.6846], device='cuda:0', grad_fn=) tensor([272], device='cuda:0')

[RunshengZhu]

@gengyanlei os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True 可以再加这两句试试，再有变化就不清楚了，我这里是ok的

[gengyanlei]

不小心close了issue，┭┮﹏┭┮

[gengyanlei]

好吧，在CUB上面，如果按照你的设置，应该是不会有太大变化的；但是我的测试集和训练集有较大差距时，如果是其它模型都固定好参数了，那么预测结果也是固定的，即使效果很差；但是，这个NTS就不是这样的，我用的其它的模型也使用了cudnn了，也是同样的pytorch版本，预测结果就没有问题。

[RunshengZhu]

@gengyanlei 我用自己的数据train的model也没问题，开了cudnn结果也一样

[gengyanlei]

@RunshengZhu 我这是之前训练模型，没有设置这些参数，然后测试时在前面加了你说的这几行代码，结果仍然是变化的。我无语了，我在这个数据集上训练的，在另一个数据集上测试，结果就变化。 算了，反正这个模型 资源消耗和WS-DAN 一样，都很大，被pass了。 谢谢你了。

[mo-vic]

难道不是nn.Dropout的问题吗？

[ZF4444]

难道不是nn.Dropout的问题吗？

对，应该是这个问题，代码中resnet网络的代码作者在最后直接使用nn.dropout(p=0.5)(x)，这回导致在测试阶段，虽然加了 net.eval(),但是dropout依然会生效，所以结果不固定

[gengyanlei]

@mo-vic 十分感谢，没有发现这个问题。以为它使用的是pytorch的官方代码呢，没想到还做了一点改变。测试过了，发现的确如此。 如果在forward里面，使用nn.dropout 或者 F.dropout 都会导致输出结果的不一致。 建议在init里面创建 self.dropout = nn.Dropout()

[lunchben]

@jackymoo 抱歉，我在好几个数据集上训练好的，然后测试没有发现，后面做泛化检查时，才发现，过去了3周。郁闷，才发现是变化的。这个原因应该是它的anchor机制造成的。我没有弄明白这个机制，所以也就没办法解决，感觉这种模型是最坑的，错还错的不一样。果断放弃，你可以试试其它的，只要那些在网络中完成定位实现局部特征提取的，这样测试时不会出现变化。

你好，我在训练自己的数据集的时候出现了SyntaxError: not a TIFF file (header b'' not valid)这个错误，我的图片格式都是jpg的，并且为了方便调试代码数据集格式直接仿照CUB_200_2011的目录结构分配的，请问我哪里有问题能指点一下吗谢谢啦。

[boxyao]

对的，是Dropout的问题