1、self.training
dropout方法是将输入Tensor的元素按伯努利分布随机置0，具体原理此处不赘，以后待补。总之就是训练的时候要用dropout，验证/测试的时候要关dropout。
以下介绍Module的training属性，F(torch.nn.functional).dropout 和 nn(torch.nn).Dropout 中相应操作的实现方式，以及Module的training属性受train()和eval()方法影响而改变的机制。
方法来自论文：https://www.jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf
参考：https://blog.csdn.net/PolarisRisingWar/article/details/117754981
2、F.log_softmax
F.softmax作用:
按照行或者列来做归一化的
F.softmax函数语言格式:
# 0是对列做归一化，1是对行做归一化
F.softmax作用:按照行或者列来做归一化的
F.softmax函数语言格式:
# 0是对列做归一化，1是对行做归一化
F.softmax(x,dim=1) 或者 F.softmax(x,dim=0)
F.log_softmax作用:
在softmax的结果上再做多一次log运算
F.log_softmax函数语言格式:
F.log_softmax(x,dim=1) 或者 F.log_softmax(x,dim=0)
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/118001835
参考：https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/118001835