Imaginează-ți că lucrezi cu un model în PyTorch și după ce îl pui în modul de evaluare eval() observi că metricile pe un set fix de test de 10.000 de exemple se schimbă la fiecare rulare. Fixezi starea inițială a generatorilor de numere aleatoare pentru reproductibilitate: unde altundeva poate fi ascunsă sursa schimbărilor? Explică rolul Dropout, BatchNorm și torch.no_grad() și numește metricile cu pragurile după care vei verifica stabilitatea rezultatelor.