O que acontece se não chamar model.eval() na fase de validação?

Se não chamar model.eval() durante a validação no PyTorch, o modelo permanecerá no modo de treino (train), o que levará às seguintes consequências:

• O comportamento de camadas como Dropout e BatchNorm permanecerá ativo. Dropout irá aleatoriamente zerar partes da entrada, e BatchNorm usará as estatísticas do lote atual em vez das médias e variâncias acumuladas.
• Isso pode resultar em resultados instáveis e incorretos na validação, pois o modelo se comporta de maneira diferente do uso real.
• No final, as métricas de desempenho (por exemplo, precisão ou erro) serão distorcidas e não refletirão o desempenho real do modelo.

Portanto, é importante colocar o modelo em modo avaliação usando model.eval() antes da validação, para garantir o comportamento correto de todas as camadas e obter resultados confiáveis.