背景【可以忽略】
最近，我花了一个月的时间在解决这样一个问题——“在代码的Train部分，每个一个epoch结束，我会使用第三方的数据集【例如：SOD数据集】进行test。而在代码的Test部分，我加载Train得到的模型权重，然后在对同一个第三方数据集进行test。两者结果不一致！！！！！”
都说数据是不会骗人的，所以肯定是我的原因造成的。我从代码的加载，预训练。。。。。整个流程进行了一一排查，发现结果竟是因为这个。。。。。。。。。。。。。。。。。
model.train()和model.eval()
model.train() ：启用 BatchNormalization 和 Dropout
model.eval() ：不启用 BatchNormalization 和 Dropout
两个函数，第一个是在train之中调用，另一个在test时调用。特别注意，一旦test时就需要使用model.eval()。因为它可以阻止BN和Dropout操作，从而使网络中所有的参数都一致。