在 PyTorch 中，model.train() 和 model.eval() 用于设置模型的训练模式和评估模式，它们的作用主要涉及模型中的特定层如批归一化（Batch Normalization）和丢弃（Dropout）等。
model.train()
当你调用 model.train() 时，你将模型设置为训练模式。这意味着所有的层都会按照训练时的行为来运行。例如：
- 批归一化层（Batch Normalization）：在训练模式下，这些层会正常使用当前批次的均值和方差来归一化输入数据，同时也会更新用于归一化的运行均值和方差。
- 丢弃层（Dropout）：在训练模式下，随机地丢弃一部分网络连接（根据设定的丢弃概率），这是为了防止模型过拟合。
model.eval()
当你调用 model.eval() 时，你将模型设置为评估模式，通常用在验证和测试阶段。这会改变某些层的行为：
- 批归一化层：在评估模式下，这些层
不会使用当前批次的统计数据，而是使用在训练过程中累积的运行均值和方差来归一化输入，以保证模型输出的一致性。 - 丢弃层：在评估模式下，
不进行丢弃操作，所有的连接都保持活跃。
使用这两个方法是为了确保模型在训练和评估时能够正确地表现其预期的行为。确保在适当的时候切换这两种模式对于模型性能和效果至关重要。