本文主要是介绍model.eval()和torch.no_grad()的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
model.eval()
model.eval()是PyTorch中模型的一个方法，用于设置模型为评估模式。在评估模式下，模型的所有层都将正常运行，但不会进行反向传播（backpropagation）和参数更新。此外，某些层的行为也会发生改变，如Dropout层将停止dropout，BatchNorm层将使用训练时得到的全局统计数据而不是评估数据集中的批统计数据。
torch.no_grad()
torch.no_grad()是PyTorch的一个上下文管理器，用于在不需要计算梯度的场景下禁用梯度计算。在使用torch.no_grad()上下文管理器的情况下，所有涉及张量操作的函数都将不会计算梯度，从而节省内存和计算资源。
https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/135128770
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