PyTorch 中 model.eval() 的作用与解释

这行代码 'model=model.eval()' 的意思是将模型设置为评估模式。在评估模式下，模型会关闭一些会影响评估结果的特性，例如 'dropout' 和 'batch normalization'，以确保结果的稳定性和一致性。

'dropout' 是一种防止模型过拟合的技术，它在训练过程中随机丢弃一些神经元，以迫使模型学习更鲁棒的特征。然而，在评估过程中，'dropout' 会引入随机性，导致结果不稳定。

'batch normalization' 则是在训练过程中对每个批次的数据进行归一化，以加速训练速度并提高模型的稳定性。但它也会引入一些随机性，影响评估结果。

因此，在评估模型时，需要将模型设置为评估模式，以关闭这些特性，获得更准确和稳定的结果。