model.train() và model.eval() trong PyTorch là gì? Giải thích dễ hiểu cho người học AI

📘 Giải thích model.train() và model.eval() trong PyTorch

Khi bắt đầu xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, rất nhiều người gặp chung một thắc mắc: “Tại sao phải dùng model.train() khi train và model.eval() khi test? Nếu quên gọi thì có sao không?” Khi bắt đầu xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, rất nhiều người gặp chung một thắc mắc: “Tại sao phải dùng model.train() khi train và model.eval() khi test? Nếu quên gọi thì có sao không?” Đây là một trong những chi tiết nhỏ nhưng ảnh hưởng trực tiếp đến cách mô hình học và cách mô hình dự đoán. Trong các dự án thực tế — từ xử lý ảnh (Computer Vision) đến NLP — việc gọi sai hai chế độ này có thể khiến kết quả khác biệt rõ rệt dù mô hình không thay đổi.

Bản chất của model.train()

Trong PyTorch, model.train() là chế độ dùng khi huấn luyện mô hình. Chế độ này bật các cơ chế chỉ hoạt động khi train, ví dụ:

Dropout: Tạo ngẫu nhiên các nút bị
tắt
để mô hình học ổn định hơn, giảm overfitting.
Batch Normalization: Cập nhật statistics (mean, variance) của từng batch để ổn định gradient — nhóm kiến thức xuất hiện nhiều trong Module 7 – Deep Learning 1.

Khi bật train mode, mô hình hiểu rằng:

Đầu ra còn nhiễu.
Các layer đang trong giai đoạn học trọng số.
Các thông số như running mean/variance cần được cập nhật liên tục.

Nếu không gọi model.train(), nhiều layer sẽ hoạt động sai kỳ vọng, dẫn đến mô hình học chậm hoặc lệch hoàn toàn.

Bản chất của model.eval()

model.eval() được dùng khi mô hình đã học xong và bước vào giai đoạn:

Validation
Testing
Inference khi làm dự án

Chế độ này tắt các cơ chế gây nhiễu:

Dropout không còn ngẫu nhiên.
BatchNorm dùng running mean/variance đã học, không cập nhật nữa.

Điều này giúp mô hình:

Ổn định, không biến động từng batch.
Dự đoán nhất quán và đo metric chính xác hơn.

Trong pipeline thuộc các module về MLOps, việc tách biệt hai chế độ giúp đánh giá mô hình đúng bản chất mà không ảnh hưởng bởi các biến đổi trong quá trình học.

Ví dụ thực tế: Vì sao điều này quan trọng?

Giả sử bạn đang làm một bài toán phân loại ảnh (thuộc nhóm kiến thức xuất hiện trong Module 9 – Computer Vision):

Khi train: ảnh được đưa qua mạng có Dropout.
Khi test: nếu bạn quên gọi model.eval(), Dropout vẫn hoạt động → mô hình dự đoán không ổn định, accuracy thấp bất thường.

Một số bạn mới học Deep Learning thường nghĩ mô hình “học chưa tốt”, nhưng thực tế chỉ là sai chế độ. Tương tự, BN nếu không chuyển sang eval mode sẽ tiếp tục cập nhật mean/variance → kết quả test bị lệch so với bản chất mô hình.

Góc nhìn dự án AI/ML

Trong các dự án thực tế:

Model ở train mode dành cho việc cập nhật trọng số.
Model ở eval mode dành cho việc đánh giá và triển khai.

Việc tách biệt này giúp:

Kiểm soát pipeline rõ ràng.
Giảm sai số đánh giá.
Đảm bảo mô hình khi deploy hoạt động đúng như khi test — nội dung phù hợp với các nhóm kiến thức ở Module 5–7.

Nhiều lỗi khó phát hiện trong dự án thường đến từ việc đặt sai mode, đặc biệt khi nhiều thành viên cùng làm việc trên một model pipeline.

Lời khuyên cho người mới bắt đầu

Khi bắt đầu train, hãy đặt model.train() ngay trước vòng lặp huấn luyện.
Khi test hoặc inference, luôn dùng model.eval() và đặt mô hình trong ngữ cảnh không tính gradient.
Bạn có thể thử các bài toán nhỏ để quan sát sự khác biệt giữa hai chế độ.

Hỏi đáp nhanh về chủ đề

Q1. Nếu quên gọi model.train() khi train thì có bị sai không?
Ans: Có, Dropout và BatchNorm sẽ hoạt động sai cách mô hình cần để học.

Q2. model.eval() có làm tắt gradient hoàn toàn không?
Ans: Không, nó chỉ thay đổi hành vi các layer như BN/Dropout; muốn tắt gradient phải dùng thêm no_grad.

Q3. Có cần gọi lại model.train() sau khi eval không?
Ans: Có, nếu bạn muốn tiếp tục đào tạo mô hình sau bước validation.

Q4. Tất cả mô hình đều cần train/eval mode?
Ans: Hầu hết các mô hình có BN hoặc Dropout đều cần; mô hình không chứa các layer này thì khác biệt ít hơn.

FAQ về AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.