SJ_Koding

1. timm에서 model를 load한 뒤, 저장된 pt파일을 불러와 inference를 시키면 성능이 크게 감소했음. --> model.eval()를 반드시 실행해줘야함. with torch.no_grad는 parameter update를 통제할 뿐, forward 과정까지의 update를 통제하지는 않는다. timm은 default mode로 train mode로 설정 되어있으므로 eval()을 통해 모드를 바꿔줘야한다. eval()모드는 BatchNormalization의 파라메터를 Train시 셋팅한 값을 그대로 가져오지만, train()은 입력 데이터에 따라 BN의 parameter를 변화시키기 때문에, 성능이 엉망이 되었던 것이다. (추가로 dropout 레이어도 완전히 무시해준다.) 아마 ..