pytorch torch.backends.cudnn設置作用

cuDNN使用非確定性算法，並且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False來進行禁用

如果設置為torch.backends.cudnn.enabled =True，說明設置為使用使用非確定性算法

然后再設置：

torch.backends.cudnn.benchmark = true

那么cuDNN使用的非確定性算法就會自動尋找最適合當前配置的高效算法，來達到優化運行效率的問題

一般來講，應該遵循以下准則：

1. 如果網絡的輸入數據維度或類型上變化不大，設置  torch.backends.cudnn.benchmark = true  可以增加運行效率；
2. 如果網絡的輸入數據在每次 iteration 都變化的話，會導致 cnDNN 每次都會去尋找一遍最優配置，這樣反而會降低運行效率。

所以我們經常看見在代碼開始出兩者同時設置：

torch.backends.cudnn.enabled = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True