神经网络每训练1个epoch 会紧接着 evaluate一下，PyTorch提供了model.eval( )和torch.no_grad( )，验证时会使用 model.eval( ) 开启评估模式，
在训练阶段，网络的Dropout 层和BatchNorm 层处于train开启的模式；
在验证阶段，代码中加入model.eval( )来开启评估模式，这样Dropout层的功能关闭，BatchNorm层的功能关闭。
有时会将 torch.no_grad( ) 和 model.eval( )都用在验证阶段的代码中，这会关闭神经网络的gradient计算，起到加速和节省显存的作用，如下：
