推理过程中，这部分代码是必须加上的，可以显著提升运算效率

其速率提升的来源是梯度计算的禁用

torch.inference_mode 理论上能够带来更大的性能提升，但其使用条件略苛刻

torch.no_grad 基本也能实现相同的性能提升效果，不过没有什么使用限制，比较通用

model.eval() 语句理论上同样可以加速效果，因而往往配合上述两个语句使用

总体属于推理侧的规范操作，必须要写

补注：

1.该两条语句从结果看没有带来显存上面的变化，这点值得继续实验、思考

2.关于训练阶段、验证阶段、推理阶段的显存占用和变化，依旧值得实验和思考（显存相关的知识）

3.model.eval()的效果并没有单独消融，但大致在 5% - 10%，后续可以做相关消融、组合实验