测试时为什么要使用model.eval() - 小筱痕 - 博客园 (cnblogs.com)文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-519769.html
输出不同的原因是由于student模型中的某些层的行为不同。一些层，如dropout和batch normalization，在训练和评估过程中的行为是不同的。
在训练过程中，dropout层会随机将一部分输入置为零，这有助于防止过拟合。dropout层的这种随机性导致模型的输出在不同的训练迭代之间会有所变化。然而，在评估过程中，dropout层不会应用这种随机置零的操作，因此输出是一致的。
另一方面，batch normalization层在训练和评估过程中的行为也是不同的。在训练过程中，batch normalization通过均值和方差对输入批次进行归一化，这有助于更快地收敛和更好的泛化能力。然而，在评估过程中，batch normalization使用从训练阶段学到的统计信息来对输入批次进行归一化。这意味着模型的输出在训练和评估过程中可能会有所不同，因为使用了不同的归一化因子。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-519769.html
到了这里，关于【pytorch】同一个模型model.train()和model.eval()模式下的输出完全不同的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
