model.train()和model.eval()怎么添加

要将模型设置为训练模式，您可以使用以下代码：

model.train()

这将启用模型的训练模式，其中它会应用一些特定于训练的操作，例如启用Dropout层。在训练模型时，您应该在每个训练迭代中使用这个方法。

要将模型设置为评估模式，您可以使用以下代码：

model.eval()

这将将模型设置为评估模式，其中它会应用一些特定于评估的操作，例如禁用Dropout层。在测试或验证集上运行模型时，您应该在进行评估之前使用此方法。

相关问题

model.eval和model.train

model.train()是用于训练模型的函数，会启用训练模式，如果模型有dropout层或者batch normalization层，会在训练模式下起作用。
model.eval()是用于评估模型的函数，会启用评估模式，如果模型有dropout层或者batch normalization层，会在评估模式下不起作用。

model.train model.eval

model.train 和 model.eval 是 PyTorch 中常用的两个方法。它们的作用分别是设置模型为训练模式和评估模式。

在使用 PyTorch 训练模型时，需要使用 model.train() 将模型设置为训练模式。这样，模型会启用一些特定的训练技巧，如 Dropout 和 Batch Normalization，将模型的表现最大化。同时，这个方法还会启用 autograd，让我们能够计算梯度并更新模型参数。

在训练过程中，我们可能会进行多轮训练，在每轮训练结束后使用 model.eval() 将模型设置为评估模式。这时，模型不再启用一些特定的训练技巧，如 Dropout 和 Batch Normalization。我们使用评估模式来测试模型的性能，这样可以更好地反映模型在实际应用场景中的表现。

综上所述，model.train 和 model.eval 两个方法在 PyTorch 模型训练和评估中起着非常重要的作用。它们可以让我们轻松地设置模型为训练或者评估模式，从而对模型进行不同的操作和处理。