模型中如果有 batch normalization 或 dropout 層，測試時，需要加 model.eval()。主要因為在訓練和測試時，batch normalization 和 dropout 方法的操作不同導致的。
模型訓練前加model.train()，模型變成訓練模式，啟用 batchnormalization 和 dropout。在測試前加model.eval()，模型變成測試模式，不啟用 batchnormalization 和 dropout，保證batch normalization和dropout不發生變化，pytorch框架會自動把bn和dropout固定住，不會取平均，而是用訓練好的值，不然的話，一旦test的batch_size過小，很容易就會被bn層影響結果。
理解
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