YOLOv3中定义epoch函数中设置train 或者eval 的代码

在YOLOv3中，定义epoch函数的代码如下：

def epoch(model, data_loader, optimizer=None):
    if optimizer is not None:
        model.train()
    else:
        model.eval()

    # iterate over the dataset
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(data_loader):
        # move data to device
        data, target = data.to(device), target.to(device)

        if optimizer is not None:
            # zero the gradients
            optimizer.zero_grad()

        # forward pass
        output = model(data)

        # calculate loss
        loss = yolo_loss(output, target)

        if optimizer is not None:
            # backward pass
            loss.backward()

            # update weights
            optimizer.step()

        # print progress
        if batch_idx % log_interval == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(data_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(data_loader), loss.item()))

在这个函数中，如果optimizer参数不为None，则模型被设置为“train”模式，否则模型被设置为“eval”模式。在“train”模式下，模型将进行前向传递、反向传递和权重更新，而在“eval”模式下，模型只进行前向传递，不进行反向传递或权重更新。