pytorch中torch.backends.cudnn设置的示例分析

这篇文章将为大家详细讲解有关pytorch中torch.backends.cudnn设置的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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，这样反而会降低运行效率。

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

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