对于测试加载器,更好地设置 shuffle=False

在处理 Machine-Learning-Collection/tree/master/ML/Pytorch/Basics 中的 .py 文件时,我注意到大多数文件在创建测试加载器时,都将 shuffle 参数设置为 true。train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

但是对于测试加载器,通常不建议使用 shuffle=True。不对测试数据进行随机排序可以更容易地跟踪和理解模型的性能。例如,如果您要审查特定样本的预测,固定的顺序可以更方便地定位这些样本。