Pytorch中关于model.eval()的作用及分析

PyTorch中的model.eval()方法用于将模型设置为评估模式。在评估期间，模型会禁用一些不需要的特性，比如dropout和batch normalization的随机性操作，从而使得模型对于测试集的结果更加稳定。在model.eval()之后使用的模型的前向传递中，dropout等随机性操作的线性规则不会应用/执行。

通常在PyTorch训练和测试时，模型有两种模式：
* training mode（训练模式）: 在训练模式中，模型执行的是常规前向传递和反向传播，它会启动dropout和batch normalization等随机性操作，以及计算梯度等操作。
* evaluation mode（评估模式）: 在评估模式中，模型执行的是前向传递，但不会执行dropout和batch normalization等随机性操作，这有助于得到更稳定和可靠的结果。

在训练完成后，我们要对训练好的模型进行评估。此时，我们需要将模型切换到评估模式。使用model.eval()方法，可以方便地将PyTorch模型切换为评估模式。

下面我们来看两个示例：

示例1：使用model.eval()进行模型评估

我们使用一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来对CIFAR-10数据集进行分类。首先，我们构建一个CNN模型：

import torch
import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(32*8*8, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32*8*8)
        x = self.fc(x)
        return x

model = CNN()

接下来，我们把模型切换为评估模式，并使用测试数据集进行模型评估：

# 加载数据集
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.CIFAR10(root='data', train=False, transform=transforms.ToTensor()),
    batch_size=100, shuffle=False
)

# 切换为评估模式
model.eval()

# 遍历测试数据集，并得到每一个mini-batch的预测结果和真实标签
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

# 计算准确率
accuracy = 100 * correct / total
print('Test Accuracy: %.2f %%' % accuracy)

示例2：使用model.eval()进行模型剪枝

模型剪枝是一种优化深度学习模型大小和复杂度的技术。在模型剪枝的过程中，我们需要将模型切换为评估模式，以便于决策哪些参数需要保留和哪些参数需要裁剪掉。下面我们使用LeNet-5模型对MNIST数据集进行模型剪枝：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

from torch.nn.utils.prune import l1_unstructured

class LeNet5(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(LeNet5, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        self.fc1 = nn.Linear(16*4*4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool1(x)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool2(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 构建模型
model = LeNet5()

# 切换为评估模式
model.eval()

# 定义剪枝方法
prune_fn = l1_unstructured

# 剪枝前的参数数量
num_params_before_prune = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print('Number of parameters before pruning:', num_params_before_prune)

# 使用剪枝函数对模型进行剪枝
prune_fn(model.fc1, name='weight', amount=0.2)
prune_fn(model.fc2, name='weight', amount=0.4)

# 剪枝后的参数数量
num_params_after_prune = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print('Number of parameters after pruning:', num_params_after_prune)

以上两个示例展示了使用model.eval()的两种情况：在模型评估和模型剪枝中，我们都需要将模型切换为评估模式，以便于得到更好的模型结果。