model.train(0和model.eval()的区别

model.train()和model.eval()是pytorch中用于控制模型训练状态的方法。model.train()将模型设置为训练模式，而model.eval()将模型设置为评估模式。

在训练过程中，model.train()会启用Batch Normalization层（BN层）和Dropout层的计算，以便在每个batch的训练过程中进行正则化和随机失活。同时，它还会更新模型的参数，使其适应训练数据。

相反，model.eval()会将模型设置为评估模式，此时模型不会进行BN层和Dropout层的计算，因为在评估阶段不需要进行正则化和随机失活。此外，模型的参数也不会更新，因为评估阶段只是用来测试模型在新数据上的性能。

需要注意的是，使用model.eval()之后，需要手动使用torch.no_grad()上下文管理器来禁止梯度的计算。torch.no_grad()会包裹住的代码块不会被追踪梯度，也就是说不会记录计算过程，不能进行反向传播更新参数。

综上所述，model.train()用于模型训练阶段，开启BN层和Dropout层的计算并更新参数，而model.eval()用于模型评估阶段，关闭BN层和Dropout层的计算并不更新参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch中model.train和model.eval](https://blog.csdn.net/dagouxiaohui/article/details/125620786)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38611254/12855267)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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