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 ...
原文：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，来达到优化运行效率的问题。 一般来讲，应遵循以下准则： . 如果网络输入的数据维度或类型变化不大，设置torch.backbends.c ...
2021-11-11 11:06 0 838 推荐指数：
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