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回答：
可能是由于batch size的改变导致了网络的精度变化。事实上，每个batch的数据是被分成许多个mini-batches来处理的，当batch size变小时，每个mini-batch的数据就会变少，这可能导致训练过程中的噪声增加，dropout也可能变得更为有效，从而使得模型更加泛化，而当batch size变大时，每个mini-batch的数据会变多，这可能导致训练过程中的噪声减少，dropout也可能变得不再有效，从而使得模型更加记忆化，从而导致模型的测试精度不稳定。
一种解决方法是使用一致的batch size来进行训练和测试，另一种解决方法是在训练过程中使用一些正则化技术（如dropout）来减少过拟合，从而使得模型更加稳定，可以获得一致的测试精度。
示例代码：
下面是一段示例代码，演示如何在PyTorch中使用一致的batch size进行训练和测试：
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch import nn, optim
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.cnn = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 32, 5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, 2),
nn.Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, 2)
)
self.linear = nn.Sequential(
nn.Linear(64 * 7 * 7, 1024),
nn.ReLU(),
nn.Linear(1024, 10)
)
def forward(self, x):
x = self.cnn(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.linear(x)
return x
# 设置随机数种子
torch.manual_seed(0)
# 加载数据集
trainset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor())
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True)
testset = MNIST(root='./data', train=False, transform=ToTensor())
testloader = DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=True)
# 定义训练参数
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
# 训练网络
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f"epoch {epoch + 1}, loss {running_loss / len(trainloader)}")
# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
inputs, labels = data
outputs = net(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f"test accuracy {correct / total}")
在上面的代码中，我们使用相同的batch size（128）来训练和测试模型，并使用dropout来减少过拟合，从而使得模型获得更加稳定的测试精度。
