无Dropout的前馈神经网络训练时，是否需调用model.train()与model.eval()？

当你的前馈神经网络没有使用Dropout、BatchNorm这类依赖训练/评估模式的层时，调用model.train()和model.eval()其实是完全没必要的。

• 这两个方法的核心作用是切换模型中特殊层的行为：
  • model.train()会让模型进入训练模式，触发Dropout随机失活、BatchNorm实时更新均值和方差这类训练专属逻辑；
  • model.eval()则切换到评估模式，关闭Dropout、让BatchNorm固定使用训练阶段学到的均值方差，避免评估时的结果波动。
• 如果你的模型里没有这些特殊层，这两个方法不会对模型的计算逻辑产生任何影响——调用它们既不会带来好处，也不会引发问题，纯粹是多余的代码。

回到你的训练代码，虽然保留model.train()和model.eval()也能正常运行，但完全可以把这两行删掉，代码逻辑和训练、评估结果不会有任何变化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amin Kaveh