我什么时候应该使用.eval()？我知道它应该让我能够“评估我的模型”。如何在训练时关闭它呢？

使用.eval()的示例训练代码。

回答：

model.eval()是模型中某些特定层/部分的一种开关，这些层/部分在训练和推理（评估）时表现不同。例如，Dropout层、BatchNorm层等。在模型评估时需要关闭它们，.eval()会为你完成这个操作。此外，评估/验证的常见做法是将torch.no_grad()与model.eval()一起使用，以关闭梯度计算：

# 评估模型:model.eval()with torch.no_grad():    ...    out_data = model(data)    ...

但是，别忘了在评估步骤后切换回training模式：

# 训练步骤...model.train()...