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调用 eval 方法的原因是为了确保模型在进行预测时使用正确的配置。在训练过程中,某些层(如 Dropout 层)的行为是为了正则化而设计的,它们会在每次迭代中随机丢弃一些神经元的输出。而在评估模式下,这些层将不再随机丢弃神经元,而是输出所有神经元的结果,这样可以确保每次评估时模型的行为是一致的。

Batch Normalization 层在训练和评估模式下的行为也不同。在训练时,Batch Normalization 层会更新均值和方差的统计数据,并使用这些统计数据来规范化输入。在评估时,它会使用训练期间学到的均值和方差的移动平均值来进行规范化,以确保模型的预测稳定性。

总的来说,eval 方法确保了模型在评估和测试时能够提供稳定和一致的输出,这对于模型性能的准确评估至关重要。

http://www.ritt.cn/news/12627.html

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