Pytorch中的model.eval和model.train

.train()和model.eval()的区别主要在于Batch Normalization和Dropout两层。如果模型中有BN层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加model.train()。

        model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。

        model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差，同时网络的连接是不会根据dropout参数来随机屏蔽一部分连接的。

        另外，如果模型比较复杂，直接对模型model使用model.eval()，有可能出现dropout仍然生效的情况。这种情况下需要让每个包含dropout的执行节点的block变为eval()模式。比如：有一个名为net的网络其中有一名为decoder的层包含了dropout，则需要使用net.decoder.eval()使dropout失效。