model.eval() 负责改变batchnorm、dropout的工作方式，如在eval()模式下，dropout是不工作的。batchnorm是固定均值方差的，不会再根据test的输入重新计算均值方差；
torch.no_grad()仅仅是关闭梯度计算，节约内存；
a) model.eval()，不启用 BatchNormalization 和 Dropout。此时pytorch会自动把BN和DropOut固定住，不会取平均，而是用训练好的值。不然的话，一旦test的batch_size过小，很容易就会因BN层导致模型performance损失较大；
b) model.train() ：启用 BatchNormalization 和 Dropout。 在模型测试阶段使用model.train() 让model变成训练模式，此时 dropout和batch normalization的操作在训练q起到防止网络过拟合的问题。
因此，在使用PyTorch进行训练和测试时一定要记得把实例化的model指定train/eval。
只进行inference时，model.eval()是必须使用的，否则会影响结果准确性。 而torch.no_grad()并不是强制的，只影响运行效率。