pytorch模型加载跑测试集和训练过程中跑测试集结果不一致
明明训练的时候设置了跑完一个epoch，就在测试集上测试一次，表现正常，知道跑完最后一个epoch，也是达到了效果。但是保存这个模型并在加载后再进行测试，效果就跟没训练一样的，为什么，也弄了model.eval，没有dropout和BN层。
如果在加载训练完的模型后，使用相同的测试数据集进行测试，但结果与训练过程中的测试结果不一致，可能是由于以下几个原因：
数据预处理：在测试集上进行测试之前，需要对输入数据进行与训练时相同的预处理操作。这包括对图像进行相同的缩放、归一化、数据类型转换等操作。确保测试数据集的处理方式与训练数据集一致才能得到一致的结果。
随机性：某些模型中存在随机性，例如在使用Dropout层、随机初始化参数等情况下。如果你在训练过程中启用了这些随机操作，但在测试过程中没有相应地进行处理，那么结果可能会不一致。确保在测试时使用模型的eval模式，并关闭任何随机操作（例如通过调用model.eval()和设置torch.manual_seed()来实现）。
数据批次和顺序：在测试集上进行测试时，确保使用相同的批次大小和顺序。如果测试时使用不同的批次大小，可能会导致结果不一致。使用相同的随机种子和批次顺序加载测试数据集，可以在可重复的情况下确保一致的结果。
模型加载：在加载保存的模型之前，确保模型的状态已经保存。在使用torch.save()保存模型时，同时保存了模型的状态字典（包含模型的权重和其他状态信息）。在加载模型时，可以通过model.load_state_dict()方法加载状态字典，确保模型参数和状态与训练过程中保持一致。
如果以上方法都已经尝试过，并且仍然无法解决问题，那可能存在其他问题，例如模型加载不正确或者训练模型的代码存在问题。需要进一步检查代码并进行调试
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:dropout 常常用于抑制过拟合。
设置Dropout时，torch.nn.Dropout(0.5)，这里的 0.5 是指该层（layer）的神经元在每次迭代训练时会随机有 50% 的可能性被丢弃（失活），不参与训练。也就是将上一层数据减少一半传播。
问题的原因是在测试过程中没有将模型设置为评估模式。虽然你已经使用了model.eval()来确保模型处于评估模式，并且模型中没有使用dropout和批归一化层，但可能还有其他地方没有正确设置模型。
为了解决问题，你可以按照以下步骤进行操作：
torch.load函数加载预训练的模型文件。假设模型文件的路径是model_weights.pth，你可以使用以下代码加载模型权重：model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
model.eval()将模型设置为评估模式。这样可以确保模型在测试阶段不会发生改变。你可以使用以下代码将模型设置为评估模式：model.eval()
数据加载和预处理。确保在加载测试数据之前对数据进行适当的预处理。这可能包括缩放、归一化和其他必要的处理步骤。
执行测试。使用加载的模型和测试数据执行测试。确保在测试过程中使用相同的操作和参数，以便与训练过程保持一致。你可以使用以下代码执行测试：
with torch.no_grad():
# 循环遍历测试数据集
for data, labels in test_loader:
# 将数据传递给模型进行前向传播
outputs = model(data)
# 对输出进行适当的后处理和计算指标
# ...
确保在测试过程中使用torch.no_grad()上下文管理器，以禁用梯度计算，这样可以节省内存并加快计算速度。
使用以上步骤来执行测试，确保加载的模型和测试数据都是正确的，可以得到一致的结果。若还存在问题，可能需要检查模型的结构和训练过程，以确定是否有其他地方造成结果不一致。