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在一些训练或测试函数中，常出现下面的用法：

def train():
    net.train()
    ...

def eval():
    net.eval()
    ...

net.train()和net.eval()到底在什么时候使用？
如果一个模型有Dropout与Batch Normalization，那么它在训练时要以一定概率进行Dropout或者更新Batch Normalization参数，而在测试时不在需要Dropout或更新Batch Normalization参数。此时，要用net.train()和net.eval()进行区分。

在没有涉及到BN与Dropout的模型，这两个函数没什么用。