pytorch中，使用model.dropout.p = 0.0关闭dropout后，再训练是否需要手动打开dropout？如何打开？

在使用 `model.dropout.p = 0.0` 关闭 dropout 后，如果需要再次使用 dropout 进行训练，需要手动将 `model.dropout.p` 设置为非零值。例如，将 `model.dropout.p` 设置为 0.5，表示在训练过程中使用 dropout 概率为 0.5。代码示例如下：

import torch.nn as nn

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.2)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 关闭 dropout
model = Net()
model.eval()
model.dropout.p = 0.0

# 打开 dropout
model.train()
model.dropout.p = 0.5