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 ...

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 ...

。 1,np.random.seed() 设置seed()里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”，一个数字 ...

画loss,但是一直遇到一个问题，定义窗口时，需要画第一个点（一般是原点），但是这边后面增加点，导致append到后面，但是第一点没办法处理。 安装visdom 打开 使用visdom ...

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 ...

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 ...

1、查看cuda版本 打开anaconda或者命令提示符 输入 ：nvidia-smi 我装的是11.4版本，这里有官网：https://developer.nvidia.com/cuda-tool ...