pytorch掉坑记录:model.eval的作用说明
训练完train_datasets之后，model要来测试样本了。在model(test_datasets)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batchnormalization层所带来的的性质。
在做oneclassification的时候，训练集和测试集的样本分布是不一样的，尤其需要注意这一点。
补充知识：pytorch测试的时候为何要加上model.eval（）
Doneedtousemodel.eval()whenItest?
Sure,Dropoutworksasaregularizationforpreventingoverfittingduringtraining.
ItrandomlyzerostheelementsofinputsinDropoutlayeronforwardcall.
Itshouldbedisabledduringtestingsinceyoumaywanttousefullmodel(noelementismasked)
使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval，eval（）时，框架会自动把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！！！！！！
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