Tasavvur qiling, siz PyTorch model bilan ishlayapsiz va uni eval() holatiga o'tkazgandan so'ng, 10 000 ta misoldan iborat doimiy test to'plamida metrikalar har bir ishga tushirishda o'zgarayotganini ko'rasiz. Takrorlanadiganlik uchun tasodifiy sonlar generatorining boshlang'ich holatini belgilaysiz: boshqa qayerda o'zgarishlarning manbai yashirin bo'lishi mumkin? Dropout, BatchNorm va torch.no_grad() ning rolini tushuntiring va natijalar barqarorligini tekshirish uchun belgilangan mezonlar bilan metrikalarni nomlang.