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pytorch可以给我们提供两种方式来切换训练和评估(推断)的模式，分别是：model.train() 和 model.eval()。
一般用法是：在训练开始之前写上 model.trian() ，在测试时写上 model.eval() 。
在使用 pytorch 构建神经网络的时候，训练过程中会在程序上方添加一句model.train()，作用是 启用 batch normalization 和 dropout 。
如果模型中有BN层（Batch Normalization）和 Dropout ，需要在 训练时 添加 model.train()。
model.train() 是保证 BN 层能够用到 每一批数据 的均值和方差。对于 Dropout，model.train() 是 随机取一部分 网络连接来训练更新参数。
model.eval()的作用是 不启用 Batch Normalization 和 Dropout。
如果模型中有 BN 层（Batch Normalization）和 Dropout，在 测试时 添加 model.eval()。
model.eval() 是保证 BN 层能够用 全部训练数据 的均值和方差，即测试过程中要保证 BN 层的均值和方差不变。对于 Dropout，model.eval() 是利用到了 所有 网络连接，即不进行随机舍弃神经元。
训练完 train 样本后，生成的模型 model 要用来测试样本了。在 model(test) 之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是 model 中含有 BN 层和 Dropout 所带来的的性质。
eval() 时，pytorch 会自动把 BN 和 DropOut 固定住，不会取平均，而是用训练好的值。
不然的话，一旦 test 的 batch_size 过小，很容易就会被 BN 层导致生成图片颜色失真极大。
eval() 在非训练的时候是需要加的，没有这句代码，一些网络层的值会发生变动，不会固定，你神经网络每一次生成的结果也是不固定的，生成质量可能好也可能不好。
也就是说，测试过程中使用model.eval()，这时神经网络会 沿用 batch normalization 的值，而并 不使用 dropout。
如果模型中有 BN 层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加 model.train()，在测试时添加 model.eval()。
其中 model.train() 是保证 BN 层用每一批数据的均值和方差，而 model.eval() 是保证 BN 用全部训练数据的均值和方差；
而对于 Dropout，model.train() 是随机取一部分网络连接来训练更新参数，而 model.eval() 是利用到了所有网络连接。
dropout 常常用于抑制过拟合。
设置Dropout时，torch.nn.Dropout(0.5)，这里的 0.5 是指该层（layer）的神经元在每次迭代训练时会随机有 50% 的可能性被丢弃（失活），不参与训练。也就是将上一层数据减少一半传播。
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