Pytorch实践--eval 模式，每次预测相同的数据得到的概率不同

描述：使用pytorch训练好的模型对数据进行预测时，将model设置为eval()模式之后，发现同样的数据每次预测时的概率值会变动。

分析：eval()可以将模型切换为 evaluation 模式，（仅仅当模型中含有Dropout和BatchNorm才起作用）。这里所说的 “模型中含有Dropout和BatchNorm ” 是指 包含在*_modules* 中（当类成员的type派生于Module时，该成员会自动划归为 _modules）。

查看源码发现，在某个成员函数里使用了 nn.Dropout ，但是 不属于 _modules 所以出现每次预测相同的数据出现不同的概率的现象。

故：使用pytorch的Dropout 或 BN 构建网络时，一定要把该神经网络层放入 _modules 否则不起作用。