1. torch.cat(data, axis) # data表示输入的数据, axis表示进行串接的维度 2. torch.backend.cudnn.benchmark (进行优化加速) 如果每次输入都是相同的时候，因为需要搜索计算卷积的最佳方式 ,所以在保证维度不变的情况下 ...

训练中torch.backends.cudnn.benchmark的使用 一般将torch.backends.cudnn.benchmark设为True就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。 原因：将会让程序在开始时花费一点额外时间，为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法，进而实现 ...

在很多情况下我们能看到代码有这样一行： 而且大家都说这样可以增加程序的运行效果，那到底有没有这样的效果，或者什么情况下应该这样做呢？ 解决办法： 总的来说，大部分情况下，设置这个flag可以让内置的cuDNN的auto-tunner自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化 ...

设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 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。 如果网络的输入数据维度或类型上变化不大，也就是每次训练的图像尺寸都是一样的时候，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True ...

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： 那么cuDNN使用的非 ...

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 ...

://github.com/soumith/cudnn.torch http://blog.csdn.net/ ...

一、 在利用python处理数据的时候，经常会用到numpy API: np.random.seed() 与 np.random.RandomState() 但这两个函数的 ...