今天小编就为大家分享一篇浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

cuDNN使用非确定性算法,并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False来进行禁用

如果设置为torch.backends.cudnn.enabled =True,说明设置为使用使用非确定性算法

然后再设置:

torch.backends.cudnn.benchmark = true

那么cuDNN使用的非确定性算法就会自动寻找最适合当前配置的高效算法,来达到优化运行效率的问题

一般来讲,应该遵循以下准则:

如果网络的输入数据维度或类型上变化不大,设置  torch.backends.cudnn.benchmark = true  可以增加运行效率;

如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化的话,会导致 cnDNN 每次都会去寻找一遍最优配置,这样反而会运行效率。

所以我们经常看见在代码开始出两者同时设置:

torch.backends.cudnn.enabled = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True

以上这篇浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持爱安网。

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