主要介绍了踩坑:pytorch中eval模式下结果远差于train模式介绍，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

首先，eval模式和train模式得到不同的结果是正常的。我的模型中，eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单，在train时会丢弃一部分连接，在eval时则不会。Batch Normalization，在train时不仅使用了当前batch的均值和方差，也使用了历史batch统计上的均值和方差，并做一个加权平均（momentum参数）。在test时，由于此时batchsize不一定一致，因此不再使用当前batch的均