model.eval()的使用

训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上model.eval_r()。其中原因：

如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()，在测试时添加model.eval_r()。其中model.train()是保证BN层用每一批数据的均值和方差，而model.eval_r()是保证BN用全部训练数据的均值和方差；而对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数，而model.eval_r()是利用到了所有网络连接。

联系Batch Normalization和Dropout的原理之后就不难理解为何要这么做了。

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