一撒踪、train.eval(),用在模型的測試階段，目的是凍結(jié)normalization大渤、dropout層的作用制妄，直接使用其結(jié)果，不再進(jìn)行重新的計(jì)算泵三。
二耕捞、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，tenor的計(jì)算操作切黔，默認(rèn)是要進(jìn)行計(jì)算圖的構(gòu)建的砸脊，為了不部分內(nèi)容不進(jìn)行計(jì)算圖的構(gòu)建，不進(jìn)行反向傳播操作纬霞，需要使用with torch.no_grad()：進(jìn)行內(nèi)容的強(qiáng)制凌埂。可以看下兩種使用的區(qū)別：
