torch.backend.cudnn.benchmark
大部分情况下，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。 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 ...
原文：pytorch-torch参数使用 1.torch.cat(维度串接) 2. torch.backend.cudnn.benchmark(加速优化计算)
. torch.cat data, axis data表示输入的数据, axis表示进行串接的维度 . 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，可以持续使用最优的计算方法 . torch.nn.DataParallel 使用多块GPU进行网络的训练 ...
2020-04-22 10:57 0 780 推荐指数：
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