model.eval() 是将模型切换到评估模式，这意味着在模型中使用的一些操作（例如Dropout和BatchNorm）将不会在评估模式下运行，而是使用预定义的值。这对于在测试集上进行推理时很有用。
with torch.no_grad(): 是一个上下文管理器，用于禁用梯度计算。这对于在评估模型时计算损失或进行推理时很有用，因为不需要计算梯度。
model.requires_grad = False 是将张量标记为不需要计算梯度的标志。这对于需要在模型中冻结某些层的参数时很有用，因为它可以防止这些参数的梯度被计算和更新。
在使用了 with torch.no_grad() 上下文管理器之后，所有的张量都被标记为不需要计算梯度，即使您在之后将某些张量的 requires_grad 属性设置为 True，也不会进行梯度计算。如果您需要在某些张量上进行梯度计算，需要在这些张量上使用 with torch.enable_grad() 上下文管理器。
