本文记录pytorch框架中模型的几种状态，主要分为训练和测试两种情况来说。
model.train()
启用 Batch Normalization 和 Dropout。
- 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。
model.eval()
不启用 Batch Normalization 和 Dropout。
- 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。对于Dropout，model.eval()是利用到了所有网络连接，即不进行随机舍弃神经元。
- 训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)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BN层和Dropout所带来的的性质。
torch.no_grad()
model.eval()切换到测试模式，在该模式下： 主要用于通知dropout层和BN层在train和validation/test模式间切换： 在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率（保留概率=p); BN层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。 在eval模式下，dropout层会让所有的激活单元都通过，而BN层会停止计算和更新mean和var，直接使用在训练阶段已经学出的mean和var值。
- torch.no_grad() 用于测试 / 推断时使用
而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作，以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout和BN层的行为。 该模式不会影响各层的gradient计算行为，即gradient计算和存储与training模式一样，只是不进行反向传播（back probagation)。
- 如果不在意显存大小和计算时间的话，仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation/test的结果；而with torch.no_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间（因为不用计算和存储梯度），从而可以更快计算，也可以跑更大的batch来测试。
参考资料
- https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075
