在torch.nn模块中,函数eval()的含义是将模型设置为评估模式。当调用eval()函数时,模型会切换到评估模式,这意味着模型的行为会发生变化。
在评估模式下,模型会关闭一些训练时常用的特性,例如随机失活(dropout)和批标准化(batch normalization)。相反,模型会保留所有层的参数,并且会使用这些参数进行前向传播,以便在测试数据上进行推断。
评估模式的主要目的是确保模型在测试阶段的行为与训练阶段保持一致,从而获得可靠的测试结果。在评估模式下,模型通常会更加稳定,因为它不会受到训练数据中的噪声和变化的影响。
对于使用torch.nn模块构建的模型,推荐使用eval()函数在测试阶段将模型设置为评估模式,以确保获得准确且一致的测试结果。
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