【PyTorch】搞定网络训练中的model.train()和model.eval()模式_百度知...

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PyTorch网络训练中，model.train()和model.eval()模式至关重要。这两个方法用来在训练和评估阶段切换模型的行为。让我们来深入理解它们：

model.train(True): 当模型处于训练模式，它会启用Dropout和Batch Normalization（BN），确保BN层利用每一批数据的实时统计信息，Dropout则随机选择部分连接进行训练。

model.eval(): 在评估模式下，模型关闭Dropout和BN的随机行为，BN使用训练时学习的均值和方差，确保测试时的稳定性，但不更新参数。

在实际应用中，训练结束后，当你测试模型时，务必在model(test_datasets)前加上model.eval()，否则BN可能会影响测试结果，特别是在batch size较小的情况下。

实例效果：

始终train: 结果可能不稳定，因为Dropout在每次前向传播中随机选择。
始终eval: 结果更稳定，BN保持固定值，Dropout关闭。
先eval再train: BN使用训练好的值，但Dropout可能影响性能。
先train再eval: BN更新，Dropout可能根据新数据改变。

总的来说，model.train()用于训练阶段，确保动态调整，而model.eval()用于测试阶段，保持模型在训练阶段的状态。理解并恰当使用这两种模式，能帮助你优化模型在不同任务中的表现。

同时，记得在测试时使用torch.no_grad()来控制梯度计算，以节省资源。这样，你可以在验证和测试阶段高效地使用模型，同时保持Dropout和BN的行为一致。