淺談pytorch torch.backends.cudnn設(shè)置作用
cuDNN使用非確定性算法，并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False來(lái)進(jìn)行禁用
如果設(shè)置為torch.backends.cudnn.enabled =True，說(shuō)明設(shè)置為使用使用非確定性算法
然后再設(shè)置：
torch.backends.cudnn.benchmark = true
那么cuDNN使用的非確定性算法就會(huì)自動(dòng)尋找最適合當(dāng)前配置的高效算法，來(lái)達(dá)到優(yōu)化運(yùn)行效率的問題
一般來(lái)講，應(yīng)該遵循以下準(zhǔn)則：
如果網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)維度或類型上變化不大，設(shè)置 torch.backends.cudnn.benchmark = true 可以增加運(yùn)行效率；
如果網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)在每次 iteration 都變化的話，會(huì)導(dǎo)致 cnDNN 每次都會(huì)去尋找一遍最優(yōu)配置，這樣反而會(huì)降低運(yùn)行效率。
所以我們經(jīng)?？匆娫诖a開始出兩者同時(shí)設(shè)置：
torch.backends.cudnn.enabled = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True
以上這篇淺談pytorch torch.backends.cudnn設(shè)置作用就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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