model.eval()，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，很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大；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

总结： model.train() 和 model.eval() 一般在模型训练和评价的时候会加上这两句，主要是针对由于model 在训练时和评价时 Batch Normalization 和 Dropout 方法模式不同；因此，在使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval；

参考https://blog.csdn.net/Z_lbj/article/details/79672888