一、train.eval(),用在模型的测试阶段，目的是冻结normalization、dropout层的作用，直接使用其结果，不再进行重新的计算。
二、在神经网络结构中，tenor的计算操作，默认是要进行计算图的构建的，为了不部分内容不进行计算图的构建，不进行反向传播操作，需要使用with torch.no_grad()：进行内容的强制。可以看下两种使用的区别：
一、train.eval(),用在模型的测试阶段，目的是冻结normalization、dropout层的作用，直接使用其结果，不再进行重新的计算。
二、在神经网络结构中，tenor的计算操作，默认是要进行计算图的构建的，为了不部分内容不进行计算图的构建，不进行反向传播操作，需要使用with torch.no_grad()：进行内容的强制。可以看下两种使用的区别：
本文标题：pytorch中的train.eval() 与 with tor
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