在评估或测试阶段，目的是使用已经训练好的模型来进行预测

评估模式相比普通模式有什么特点

在PyTorch中，评估模式(通过model.eval（)设置)和训练模式(通过model.train()设置)主要有以下几点不同:

  1. Batch Normalization（批归一化）:
  • 在训练模式下，Batch Normalization会计算当前批次的均值和方差，并用它们来归一化输入数据。同时，它还会更新运行时的统计数据（running statistics），这些统计数据用于在评估模式下归一化输入。
  • 在评估模式下，Batch Normalization不会计算当前批次的均值和方差，而是使用训练期间累积的运行时统计数据来归一化输入。
  1. Dropout（随机失活）:
  • 在训练模式下，Dropout层会随机丢弃一部分神经元（将它们的输出设置为0），以防止过拟合。丢弃率由Dropout层的参数确定。
  • 在评估模式下，Dropout层不会丢弃任何神经元，而是将所有神经元的输出按比例缩小，以保持网络的输出不变。

这两种模式分别对应神经网络在训练和评估（或测试）阶段的不同行为。通过正确设置模式，可以确保网络在不同阶段的行为是正确的。在进行模型评估或测试时，你应该总是将网络设置为评估模式，以确保得到准确和一致的结果。

一个使用评估模式的例子

在PyTorch中，模型的评估通常是通过将模型设置为评估模式（通过调用model.eval（)），然后使用torch.no_grad()上下文管理器来禁用梯度计算。下面是一个简单的示例，展示了如何在评估模式下运行模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建一个模型实例
model = SimpleNN()

# 设置模型为评估模式
model.eval（)

# 创建一些输入数据
input_data = torch.randn(5, 10)  # 假设我们有5个样本，每个样本有10个特征

# 在不计算梯度的情况下运行模型
with torch.no_grad():
    output_data = model(input_data)

# 输出数据
print(output_data)

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的神经网络SimpleNN，然后创建了一个模型实例model。我们通过调用model.eval（)将模型设置为评估模式。然后，我们创建了一些输入数据input_data，并使用torch.no_grad()上下文管理器来运行模型，从而不计算梯度。最后，我们打印了模型的输出output_data。

在评估模式下，某些层（如dropout层和batch normalization层）的行为会有所不同，以确保它们在训练和评估时具有正确的行为。通过使用model.eval（)和torch.no_grad()，我们可以在评估模式下正确、高效地运行模型，同时节省内存和计算资源。