Google Colaboratory のPytorchで画像データのU-Net RCNNのDeepLearningを実施しています。  
事前に作った学習モデルを読み込ませてテスト画像を処理しているのですが、  
学習モデルからテストファイルの解析を行う際に、読み込ませるテスト画像の組み合わせで、個々の画像の判断結果が変わってしまいます。  
例えば[A、B、C]の3ファイルの画像セットをfor文で順に処理するとA'、B'、C'の結果が出るのですが、[B、C、D]の画像セットに対して実行すると、BとCの結果が[ABC]のときと変わってしまいます。  
[B''、C''、D']のような形で出力され、B'≠B''。

プログラムは以下の通りで、Predict関数にmodelファイル（v_model）を読み込ませ、画像データ(data)の推定結果をresultに出力しており、いくつ画像があっても別々に学習モデルで処理していると思っていたのですが、dataセットの中身で個別の結果が変わってしまいます。  
原因がわかる方いらっしゃいましたら、ご教授のほどお願いいたします。

```

    def predict(v_model):
      with torch.no_grad():
        for data, mask in valid_dataloader:、
            data = torch.autograd.Variable(data, volatile=True).cuda()
            mask = torch.autograd.Variable(mask, volatile=True).cuda()
            result = v_model(data)
            break
    
```
CC BY-SA 4.0
2023-01-17T03:22:07.763
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2023-01-17T07:38:43.103
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question
画像 深層学習 pytorch
PytorchのU-NetのDeeplearningで結果を出力するときに、同じモデルと同じ画像で違う結果が出力されてしまう