为什么在设置 model.eval() 之后，pytorch模型的性能会很差？为什么 dropout 影响性能？| 深度学习

在深度学习的世界里，有一个看似简单却让无数开发者困惑的现象：

“为什么在训练时模型表现良好，但设置 model.eval() 后，模型的性能却显著下降？”

这是一个让人抓耳挠腮的问题，几乎每一个使用 PyTorch 的研究者或开发者，在某个阶段都可能遭遇这个“陷阱”。更有甚者，模型在训练集上表现惊艳，结果在验证集一跑，其泛化能力显著不足。是不是 model.eval() 有 bug？是不是我们不该调用它？是不是我的模型结构有问题？

这篇文章将带你从理论推导、代码实践、系统架构、运算机制多个维度，深刻剖析 PyTorch 中 model.eval() 的真正机理，探究它背后的机制与误区，最终回答这个困扰无数开发者的问题：

“为什么在设置 model.eval() 之后，PyTorch 模型的性能会很差？”

1. 走进 model.eval() ：它到底做了什么？

我们从一个简单的例子出发：

import torch
import torch.nn as nn
impo