关于pytorch当中的model.eval()和requires_grad=False

在做Meta Learning的时候，经常需要将一些梯度后向传导停住在某些层。但这不意味着我仅仅调用requires_grad=False就可以了。在一些层，例如dropout层，用于训练和用于推断表现不一样。所以说一般建议的是用model.eval()方法。

这个小错有时候能导致很大的困难，例如预测时候突然精度变得特别差。