训练中torch.backends.cudnn.benchmark的使用
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 ...
原文：pytorch torch.backends.cudnn设置作用
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 ...
2019-09-12 18:18 0 6173 推荐指数：
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