model.eval()是什么

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#人工智能 #深度学习 #机器学习

在PyTorch中，model.eval()用于切换模型到评估模式，此时会关闭BatchNormalization和Dropout层，确保它们使用训练时的统计信息，避免由于test batch_size过小导致结果偏差。这一步对于保持模型预测的一致性至关重要。
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model.eval()

不启用 BatchNormalization 和 Dropout，保证BN和dropout不发生变化，pytorch框架会自动把BN和Dropout固定住，不会取平均，而是用训练好的值，不然的话，一旦test的batch_size过小，很容易就会被BN层影响结果。

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