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model.eval()，Pytorch会自动把BN和Dropout固定住，不会取平均，而是用训练好的值。不然的话，一旦test的batch_size过小，很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大；在模型测试阶段使用model.train() 让model变成训练模式，此时 dropout和batch normalization的操作在训练q起到防止网络过拟合的问题。
同时发现，如果不写这两个程序也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如Batch Normalization 和 Dropout。
- 训练时是正对每个min-batch的，但是在测试中往往是针对单张图片，即不存在min-batch的概念。由于网络训练完毕后参数都是固定的，因此每个批次的均值和方差都是不变的，因此直接结算所有batch的均值和方差。所有Batch Normalization的训练和测试时的操作不同。
- 在训练中，每个隐层的神经元先乘概率P，然后在进行激活，在测试中，所有的神经元先进行激活，然后每个隐层神经元的输出乘P。
以下解释更易理解：
在训练的时候, 会计算一个batch内的mean 和var， 但是因为是小batch小batch的训练的，所以会采用加权或者动量的形式来将每个batch的 mean和var来累加起来，也就是说再算当前的batch的时候，其实当前的权重只是占了0.1, 之前所有训练过的占了0.9的权重，这样做的好处是不至于因为某一个batch太过奇葩而导致的训练不稳定。
好，现在假设训练完成了, 那么在整个训练集上面也得到了一个最终的”mean 和var”, BN层里面的参数也学习完了(如果指定学习的话),而现在需要测试了，测试的时候往往会一张图一张图的去测，这时候没有batch而言了，对单独一个数据做 mean和var是没有意义的, 那么怎么办，实际上在测试的时候BN里面用的mean和var就是训练结束后的mean_final 和 val_final. 也可说是在测试的时候BN就是一个变换。所以在用pytorch的时候要注意这一点，在训练之前要有model.train() 来告诉网络现在开启了训练模式，在eval的时候要用”model.eval()”, 用来告诉网络现在要进入测试模式了.因为这两种模式下BN的作用是不同的。
总结： model.train() 和 model.eval() 一般在模型训练和评价的时候会加上这两句，主要是针对由于model 在训练时和评价时 Batch Normalization 和 Dropout 方法模式不同；因此，在使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval。