model.eval()

model.eval() 作用等同于 self.train(False)
简而言之，就是评估模式。而非训练模式。
在评估模式下，batchNorm层，dropout层等用于优化训练而添加的网络层会被关闭，从而使得评估时不会发生偏移。

总结

在对模型进行评估时，应该配合使用with torch.no_grad() 与 model.eval()：

    loop:
        model.train()    # 切换至训练模式
        train……
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            Evaluation
    end loop

如果觉得文章对您有帮助的话，可以点个赞，是对博主最大的肯定！