pytoch予測の解決には、複数の予測結果が一致しない問題があります。

なぜ何度も予測した結果が一致しないですか？
1、毎回予測する前に使用するかどうかを確認する。

model.eval()

それとも

with torch.no_grad():
   for ...

以下の方法を紹介します。上の方法は勾配を計算しますが、逆伝搬ではなく、下の方法は勾配を計算しないし、逆伝搬もしないので、速度が速いです。
2、すべてのdropoutがキャンセルされたか確認する。
3、ランダムシードの設定

def setup_seed(seed):
    np.random.seed(seed)
    random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed) #cpu
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)  #  gpu
    torch.backends.cudnn.deterministic = True  #cpu/gpu    
    torch.backends.cudnn.benchmark = True   #             

4、実証モデルを保証する前に、is_をtriningはfalseに置く。この2行のコードの順序は逆さまにしてはいけません。

以上は個人の経験ですので、参考にしていただければと思います。