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model.train()和model.eval()的用法及model.eval()可能导致测试准确率的下降

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model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率_在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： _model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： 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model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 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model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： 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model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标记在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标记stop在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数： model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳 准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标记stop。

Original: https://blog.csdn.net/weixin_44479045/article/details/124307200
Author: 神经与蛋白
Title: model.train()和model.eval()的用法及model.eval()可能导致测试准确率的下降

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