训练模式、评估模式和预测模式是机器学习和深度学习领域中常用的两种模式，它们分别对应着模型训练、模型评估（或测试）和模型预测的不同阶段。以下是这三种模式的详细区别：
一、定义与目的
训练模式：在训练模式下，模型通过不断学习训练数据集中的样本和标签来更新其权重和参数。这一阶段的目的是使模型能够准确地拟合训练数据，并尽可能提高其在未见过的数据上的泛化能力。
评估模式：在评估模式下，模型使用已经训练好的权重和参数来进行预测，并评估其性能。这一阶段的目的是测试模型在未见过的数据上的表现，以验证其泛化能力和准确性。
预测模式（推断模式）：在预测模式下，模型使用已经训练好的权重和参数，对新的、未见过的数据进行预测或分类。这一阶段的目的是利用模型的实际应用价值，对新的输入数据产生有意义的输出。
二、Batch Normalization层（批量归一化）的行为
Batch Normalization 对每个批次的输入进行标准化，使其均值为0，方差为1。
训练模式：在训练模式下，Batch Normalization（BN）层会计算当前批次的均值和方差，并使用这些值来归一化输入特征。这有助于加速模型的训练过程，提高模型的稳定性和收敛速度。
评估模式：在评估模式下，BN层会使用在整个训练集上计算得到的移动平均均值和方差来进行归一化。这样做可以保持模型在测试时的性能一致性，避免由于不同批次数据的差异而导致的性能波动。
预测模式（推断模式）：在预测模式下，BN层的行为与评估模式相同，即使用训练过程中计算得到的移动平均均值和方差进行归一化。
三、Dropout层的行为
Dropout 层是一种用于防止深度学习模型过拟合的正则化技术。它通过在训练过程中以一定的概率（通常设定为 0.2 到 0.5 之间）随机“丢弃”神经元的激活值来增强模型的泛化能力
训练模式：在训练模式下，Dropout层会在前向传播时随机丢弃一部分神经元的输出，以此实现正则化效果，防止模型过拟合。丢弃率由Dropout层的参数确定。
评估模式：在评估模式下，Dropout层不会执行丢弃操作，而是将所有神经元的输出都保留下来并参与计算。这样做可以确保模型在预测时不会出现随机性，从而得到更稳定的结果。
预测模式（推断模式）：在预测模式下，Dropout层的行为与评估模式相同，即不执行丢弃操作，保留所有神经元的输出。
四、梯度计算与模型更新
训练模式：在训练模式下，模型会进行反向传播计算梯度，并根据梯度更新其权重和参数。这是模型学习的核心过程。
评估模式与预测模式（推断模式）：在评估模式和预测模式下，模型不会进行反向传播计算梯度，也不会更新其权重和参数。因为在这一阶段，模型的权重和参数已经是固定的，用于评估或预测。
五、计算图与内存使用
有关计算图的相关知识可以参考下面这篇博文：
训练模式：在某些情况下（如自动求导），训练模式下会保留计算图以便于反向传播时追踪梯度。这可能会导致更多的内存和计算资源消耗。
评估模式与预测模式（推断模式）：在评估模式和预测模式下，由于不需要梯度回传，因此可能不会保存完整的计算图。这有助于减少内存使用和提高计算效率。
六、总结
通过以上的了解，在 PyTorch 中，设置模型的运行模式只需一行代码。具体来说：
在训练模式下，输入以下代码，这会启用 dropout 和 batch normalization，使模型在训练过程中能够适应数据的变化。
model.train() # 设置模型为训练模式 在评估模式和预测模式（推断模式）下，输入以下代码，这会禁用 dropout，并使用在训练时计算的均值和方差来进行 batch normalization，
model.eval() # 设置模型为评估模式 通过这两个简单的调用，便可以有效地控制模型的行为，以便在不同阶段（训练、评估、预测）获得最佳性能。