pytorch之model.eval()、model.fuse()及model.fuse.eval()介绍

        在 PyTorch 中，model.eval() 是用于将模型设置为评估模式的方法，而 model.fuse() 是用于量化模型中的融合操作的方法。下面是它们的详细介绍：

1. model.eval()方法介绍

        当涉及到 PyTorch 中的模型评估时，model.eval() 是一个非常重要的方法。它用于将模型设置为评估模式，并对模型的一些组件进行相应的调整。

1.1 模型评估模式

        在训练深度学习模型时，通常有两个模式：训练模式和评估模式。在训练模式下，模型会进行反向传播并更新权重，以便进行参数优化。而在评估模式下，模型将用于推断或验证，不进行参数更新。

1.2 影响的组件

        当调用 model.eval() 方法时，会对模型中的一些组件进行调整，以确保在评估过程中具有一致的行为。以下是主要受影响的组件：

• 批标准化（Batch Normalization）层：model.eval() 会固定批标准化层的统计信息（如均值和方差）&#