pytorch学习笔记-网络训练中，model.train() model.eval()的使用
1. model.train()
启用 Batch Normalization 和 Dropout。
如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。
model.train()作用：对BN层，保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差，并进行计算更新；对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。
2. model.eval()
不启用 Batch Normalization 和 Dropout。
如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。
model.eval()是保证BN层直接利用之前训练阶段得到的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变；对于Dropout，model.eval()是利用到了所有网络连接，即不进行随机舍弃神经元。
3. 何时用model.eval()
训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质。
在eval/test过程中，需要显示地让model调用eval()，此时模型会把BN和Dropout固定住，不会取平均，而是用训练好的值。
4. with torch.no_grad()
无论是train() 还是eval() 模式，各层的gradient计算和存储都在进行且完全一致，只是在eval模式下不会进行反向传播。
而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作，以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout和BN层的行为。
若想节约算力，可在test阶段带上torch.no_grad()
示例代码：
def test(model,dataloader):
model.eval() # 切换到测试模式
with torch.no_grad(): #with下内容不进行grad计算
...
参考：Pytorch：model.train()和model.eval()用法和区别，以及model.eval()和torch.no_grad()的区别