不要这样去做模式切换：
    image.png

    正确做法是：

    1. """ train和eval的切换 """
    3. from torch import nn
    5. m = nn.Module()
    7. # 训练只有一种写法，默认参数True可以不写
    8. m.train(True)
    9. # 推断有两种等价写法，eval本质上也是调用train(False)实现的
    10. m.train(False)
    11. m.eval()

    之所以要用m.train()的方式，是因为模式的切换，并不只是一个标记变量的问题，而是要遍历所有嵌套module进行处理的

    是要执行一个函数，遍历检查，统一切换
    只是执行这个函数的时候，也会把training的标记变量改了
    所以可以通过training来知道模型所处模式

    train的源码：
    image.png

    注意eval常跟with torch.nograd()配合使用