model.eval() 和 model.train() 一般不需要人为设置吧？

是的，一般情况下不需要人为设置。在PyTorch中，当我们使用model.eval()时，模型会切换到评估模式，这意味着模型的dropout和batch normalization等层会被固定，不会再进行更新。而当我们使用model.train()时，模型会切换到训练模式，这意味着模型的dropout和batch normalization等层会被打开，可以进行更新。在大多数情况下，我们只需要在训练和评估时调用这两个函数即可，不需要手动设置。

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.eval() 和model.train() 区别有哪些

model.eval() 和 model.train() 是 PyTorch 中用于控制模型状态的两个方法。它们的区别在于：

1. model.train() 用于训练模型，会启用 BatchNormalization 和 Dropout 等层的训练模式，而 model.eval() 则用于测试模型，会关闭这些层的训练模式，以便得到更加准确的测试结果。

2. model.train() 会启用梯度计算，以便进行反向传播和参数更新，而 model.eval() 则不会计算梯度，以便节省计算资源。

总之，model.train() 和 model.eval() 的主要区别在于它们对模型中的一些层的训练模式和梯度计算的开关。