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 ...
原文：pytorch: cudnn.benchmark=True
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 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 ...
2020-04-03 10:40 0 1104 推荐指数：
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