`net.eval()`与`net.train()`有何区别？

`net.eval()`和`net.train()`是深度学习模型在运行过程中两个重要的状态转换，它们的主要区别在于：

1. **训练模式** (`net.train()`)：
当模型处于训练模式下，其内部的一些组件如Dropout层、BatchNormalization层会被启用，这些组件在训练阶段有助于防止过拟合（如Dropout随机忽略一些节点），同时BatchNorm会在每个批次之间调整其内部的均值和方差。所以在训练期间，`net.train()`应被用来更新模型的权重。

2. **评估模式** (`net.eval()`)：
在评估模式下，模型会切换到推断或预测模式。Dropout层不再随机关闭，而是固定为之前训练时的状态（大多数时间为“开”状态，即所有节点都参与计算），BatchNorm则使用了整个训练集计算出的静态均值和方差。这种模式下的计算速度较快，因为不会执行额外的归一化操作，也不会更新模型参数，更适合于测试集或验证集的性能测量。

所以，如果你正在准备模型的预测输出，或者想要获取模型在数据上准确的性能指标，应该使用`net.eval()`；而在模型需要继续迭代优化时，应当使用`net.train()`。

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pytorch fc.eval()

`fc.eval()` 是 PyTorch 中的一个方法，主要用于模型的评估阶段，特别是在处理已训练好的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）或全连接层（Fully Connected Layer, FC）时。当我们在模型上执行预测任务而不是训练时，调用 `model.eval()` 会改变模型的行为。

1. **模式切换**：这个方法将模型从默认的训练模式(`train()`)转换为评估模式(`eval()`）。在训练模式下，模型会对输入数据进行反向传播和梯度更新；而在评估模式下，模型不计算梯度，提高了推理速度，因为不会做额外的内存计算和存储梯度。

2. **启用批归一化**：对于包含批归一化(Batch Normalization)的模型，在评估期间，批归一化层通常需要跟踪均值和方差，以便在没有实际批次的情况下也能提供准确的标准化。所以在`eval()`模式下，这些统计信息会被重新初始化以适应单次样本。

3. **关闭 dropout**：Dropout 层是在训练过程中随机关闭一些节点以防止过拟合的。但在测试阶段，我们希望看到所有节点都参与进来，因此在`eval()`模式下，dropout被关闭，使得每一层的输出都是完整的。

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xgb.train中watchlist有何作用

在XGBoost中，`watchlist`参数用于在训练过程中跟踪模型的性能。`watchlist`本质上是一个元组列表，其中每个元组包含一个数据集的名称（通常是'train'或'eval'）和该数据集的DMatrix对象。在训练过程中，XGBoost会定期评估每个数据集的性能，然后将结果记录到日志中。您可以使用`early_stopping_rounds`参数来设置在性能没有改善的情况下停止训练的轮数。通过使用`watchlist`参数，您可以更好地监控模型的性能并调整模型参数以提高性能。