model.train() 和 model.eval() 的区别

`model.train()` 和 `model.eval()` 是PyTorch模型中用于设置模型模式的重要方法，它们的主要区别在于对某些层（如Batch Normalization和Dropout）的行为调整。

1. **Training mode (model.train())**:
当模型处于训练模式下，Batch Normalization（BN）会计算每个批次的均值和方差来适应当前的学习过程，而Dropout层会在每次前向传播时随机关闭一些神经元以防止过拟合。因此，在训练过程中，BN会对输入数据进行标准化并更新统计信息。

2. **Evaluation mode (model.eval())**:
在评估模式下，BN会使用之前在训练阶段积累的均值和方差来进行标准化，而Dropout则不会随机关闭神经元，而是保持固定的连接状态，这使得模型在测试时的行为与训练时不一致，以便得到更准确的预测性能。这种模式通常用于验证集或测试集上的推理。

在做单分类任务时，由于训练集和测试集的样本分布可能不同（比如预处理方式或数据增强），使用`model.eval()`可以避免因为BN的更新导致在测试集上表现不佳。在调用`model.eval()`之后，记得在完成评估后恢复到训练模式，以便在下一个训练周期中更新模型：

# 假设model已经训练好
model.eval()  # 进入评估模式

# 测试集推理
with torch.no_grad():  # 必须禁用autograd以避免梯度计算
    test_outputs = model(test_data)

# 计算损失和精度
test_loss, test_accuracy = calculate_metrics(test_outputs, test_labels)

# 模型回到训练模式，准备下一轮训练
model.train()