（1）在训练时要加上train()。在测试和使用时要加上eval（)。它们两个函数用来控制【batchNorm层，dropout层等用于优化训练而添加的网络层】的开关。
Train()会开启那些层，eval会关闭那些层。
（2）dropout层的作用，在每一次的训练过程中，随机舍弃一定比例的神经元，每次训练舍弃的神经元都不同，可以有效防止模型在训练过程中过拟合。
深度学习中train()和eval()的作用
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最后一次编辑于 2023年11月08日
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