PyTorch model.eval() 函数详解：评估模式下的模型行为

在 PyTorch 中，model.eval() 是一个用于将模型切换到评估模式的方法。当调用 model.eval() 时，模型的行为会发生变化，影响以下方面：\n\n1. Batch Normalization 和 Dropout 层的行为变化：在训练过程中，Batch Normalization 和 Dropout 层的行为与评估过程中的行为是不同的。在训练过程中，Batch Normalization 层使用每个 batch 的均值和方差来标准化输入，而在评估过程中，它使用全局的移动平均值和方差来标准化输入。同样地，Dropout 层在训练过程中会随机将一部分神经元置零，而在评估过程中则保留所有神经元。调用 model.eval() 会将 Batch Normalization 和 Dropout 层切换到评估模式，以确保它们在评估过程中的行为与训练过程一致。\n\n2. 自动求导的关闭：在训练过程中，PyTorch 会自动追踪和计算模型的梯度，以便进行反向传播和参数更新。然而，在评估过程中，我们通常不需要计算梯度。调用 model.eval() 会关闭自动求导功能，以提高评估过程的效率。\n\n总结起来，model.eval() 的作用是将模型切换到评估模式，以确保 Batch Normalization 和 Dropout 层的行为与训练过程一致，并关闭自动求导功能以提高评估过程的效率。