model.train() 和 model.eval() 作用

model.train() 和 model.eval() 是 PyTorch 中用于将模型设置为训练模式和评估模式的方法。

在深度学习中，我们通常使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行评估。在训练和测试阶段，模型的行为可能会有所不同，特别是当模型包含 Batch Normalization 和 Dropout 等层时，这些层在训练和测试阶段的行为可能不同。因此，我们需要根据不同的模式设置模型的行为，以保证模型的正常工作。

具体来说，model.train() 方法用于将模型设置为训练模式，主要作用是使 Batch Normalization 和 Dropout 等层正常工作。在训练模式下，Batch Normalization 层会使用当前 batch 的统计信息（均值和方差）进行归一化，以加速训练过程；而 Dropout 层会随机丢弃一部分神经元，以防止过拟合。因此，在训练模式下，我们需要保证 Batch Normalization 和 Dropout 等层的正常工作，以使模型能够得到更好的训练效果。

相反，model.eval() 方法用于将模型设置为评估模式，主要作用是使 Batch Normalization 和 Dropout 等层正常评估。在评估模式下，Batch Normalization 层会使用所有训练数据的统计信息（均值和方差）进行归一化，以保证模型的稳定性；而 Dropout 层会保留所有神经元，以提高模型的准确性。因此，在评估模式下，我们需要保证 Batch Normalization 和 Dropout 等层的评估工作，以使模型能够得到更好的评估效果。