这是我的预测函数。有什么问题吗？预测结果不稳定，每次我在相同的数据上运行时，得到的预测结果都不同。

def predict(model, device, inputs, batch_size=1024):    model = model.to(device)    dataset = torch.utils.data.TensorDataset(*inputs)    loader = torch.utils.data.DataLoader(                    dataset,                     batch_size=batch_size,                    pin_memory=False                )    predictions = []    for i, batch in enumerate(loader):        with torch.no_grad():            pred = model(*(item.to(device) for item in batch))            pred = pred.detach().cpu().numpy()        predictions.append(pred)    return np.concatenate(predictions)

回答：

正如某人所建议的，您需要通过调用

model.eval()

将模型设置为eval模式，在您的prediction函数之前执行此操作。

eval模式的作用如下：

将模块设置为评估模式。

这只对某些模块有影响。请参阅特定模块的文档，了解它们在训练/评估模式下的行为细节，如果它们受到影响，例如Dropout、BatchNorm等。

当您完成预测并希望继续训练时，别忘了通过调用

model.train()

将模型重置为训练模式。

模型中有几层可能会在网络的前向传播中引入随机性。一个这样的例子是dropout层。Dropout层会随机“丢弃”p百分比的神经元，以提高模型的泛化能力。
此外，BatchNorm（以及可能的其他自适应归一化层）会跟踪数据的统计信息，因此在train模式或eval模式下有不同的“行为”。