Какво ще се случи, ако не извикате model.eval() на етапа на валидиране?

Ако не извикате model.eval() по време на валидирането в PyTorch, моделът ще остане в режим на обучение (train), което ще доведе до следните последици:

• Поведението на слоеве като Dropout и BatchNorm ще остане активно. Dropout ще нулира произволно части от входните данни, а BatchNorm ще използва статистиките на текущия батч вместо натрупаните средни стойности и дисперсии.
• Това може да доведе до нестабилни и некоректни резултати на валидиционния набор, тъй като моделът се държи по различен начин, отколкото при реална употреба.
• В крайна сметка, метриките за качество (например точност или грешка) ще бъдат изкривени и няма да отразяват реалната производителност на модела.

Затова е важно да превключите модела в режим на оценка с model.eval() преди валидирането, за да осигурите правилното поведение на всички слоеве и да получите надеждни резултати.