PyTorch中的train()方法和eval()方法的作用和区别

pytorch可以给我们提供两种方式来
切换训练和评估(推断)的模式。分别是：
model.train()和model.eval()


dropout在训练的时候起作用，
在推断的时候被绕过不起作用，
或者等价地，将其概率置为零。

batch normalization 也和dropout一样，
有两种模式，分别对应训练和推断，分别是:
model.eval()和model.train().

以下是原文截图:

dropout:

batch normalization:

PyTorch官方API截图:
train(mode=True):

eval():