Kujutame ette, et töötate PyTorch mudeliga ja pärast selle üleviimist hindamise režiimi eval() näete, et fikseeritud 10 000 näite testkomplekti metrikad muutuvad iga käivitamisega. Te fikseerite juhuslike arvugeneraatorite algseisundi korduvuse tagamiseks: kus veel võib olla muutuste allikas peidetud? Selgitage Dropout, BatchNorm ja torch.no_grad() rolli ning nimetage metrikad, mille abil kontrollite tulemuste stabiilsust, kasutades nende jaoks määratud lävendi väärtusi.