在测试模型时，我们通常使用with torch.no_grad()和model.eval()这两个方法来确保模型在评估过程中的正确性和效率。
with torch.no_grad()是上下文管理器，用于禁用梯度计算，因为在模型测试时我们不需要计算梯度，这样可以减少内存的使用，并加快代码的运行速度。这是因为，计算梯度需要存储每个操作的中间结果，因此会占用大量的内存空间。因此，在测试过程中禁用梯度计算可以节省内存并提高速度。
model.eval()是用于将模型设置为评估模式。在训练过程中，模型中可能包含了一些特殊的操作（例如Dropout，BatchNorm），这些操作在训练时可以帮助提高模型的泛化能力，但在测试时会对模型的表现造成影响。因此，在测试过程中，我们需要将模型设置为评估模式，以确保这些操作不会影响模型的表现。
我们通常需要同时使用with torch.no_grad()和model.eval()来确保模型在测试过程中的正确性和效率。可以使用以下方式来同时使用：
with torch.no_grad(): model.eval() # 在此处运行模型的测试代码
或者，可以分别使用这两个方法，只使用一个也可以，但这可能会影响模型的表现和速度。例如，如果不使用with torch.no_grad()，则会浪费时间和内存来计算不需要的梯度。如果不使用model.eval()，则模型中的特殊操作可能会对测试结果产生影响。
