model.train() 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model 在训练时和评价时不同的 Batch Normalization 和 Dropout 方法模式。
eval()时，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。
Batch Normalization
BN的前三步分别是求均值，求方差，用标准数据减均值除以标准差得到归一化后的数据。
经过**函数后，如果数据在梯度很小的区域，学习速率就会很慢甚至陷入长时间的停滞。通过归一化，数据被移到了中心区域，可看作是一种对抗梯度消失的手段。
如果对于每一层数据都这么操作，那么数据的分布就总是在随输入变化敏感的区域，相当于不用考虑数据分布变来变去了，训练起来效率提高很多。
但是对于数据本身就很不对称，或者**函数未必对方差为1的数据有最好的效果的情况，还需要对归一化后的数据进行优化y=Ax+B，BN的本质就是利用优化变一下方差大小和均值的位置。