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batch normalization层所带来的的性质。
在做one classification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（）
Do need to use model.eval() when I test?
Sure, Dropout works as a regularization for preventing overfitting during training.
It randomly zeros the elements of inputs in Dropout layer on forward call.
It should be disabled during testing since you may want to use full model (no element is masked)
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！！！！！！
以上这篇pytorch掉坑记录:model.eval的作用说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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