1. torch.cat(data, axis) # data表示輸入的數據, axis表示進行串接的維度 2. torch.backend.cudnn.benchmark (進行優化加速) 如果每次輸入都是相同的時候，因為需要搜索計算卷積的最佳方式 ,所以在保證維度不變的情況下 ...

訓練中torch.backends.cudnn.benchmark的使用 一般將torch.backends.cudnn.benchmark設為True就可以大大提升卷積神經網絡的運行速度。 原因：將會讓程序在開始時花費一點額外時間，為整個網絡的每個卷積層搜索最適合它的卷積實現算法，進而實現 ...

在很多情況下我們能看到代碼有這樣一行： 而且大家都說這樣可以增加程序的運行效果，那到底有沒有這樣的效果，或者什么情況下應該這樣做呢？ 解決辦法： 總的來說，大部分情況下，設置這個flag可以讓內置的cuDNN的auto-tunner自動尋找最適合當前配置的高效算法，來達到優化 ...

設置這個 flag 可以讓內置的 cuDNN 的 auto-tuner 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。 如果網絡的輸入數據維度或類型上變化不大，也就是每次訓練的圖像尺寸都是一樣的時候，設置 torch.backends.cudnn.benchmark = True ...

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： 那么cuDNN使用的非 ...

torch.backends.cudnn.benchmark = true 可以增加運行效率； 如果網絡的輸入數據在每次 iteration 都變化的話，會 ...

://github.com/soumith/cudnn.torch http://blog.csdn.net/ ...

一、 在利用python處理數據的時候，經常會用到numpy API: np.random.seed() 與 np.random.RandomState() 但這兩個函數的 ...