訓練中torch.backends.cudnn.benchmark的使用
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 ...
原文：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： 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： 如果網絡的輸入數據維度或類型上 ...
2019-09-12 18:18 0 6173 推薦指數：
相關推薦
pytorch-torch參數使用 1.torch.cat(維度串接) 2. torch.backend.cudnn.benchmark(加速優化計算)
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 ...
Pytorch學習0.01:cudnn.benchmark= True的設置
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 ...
torch.backend.cudnn.benchmark
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 ...
『PyTorch』第十五彈_torch.nn.Module的屬性設置&查詢
會調用builtin函數setattr(obj,'name',value)設置對應屬性，如果設置了__s ...
pyTorch進階-torch
) torch.stack torch.stack(sequence, dim=0) ...
Pytorch: torch.nn
自定義層Linear必須繼承nn.Module，並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數，即super(Linear, self).__init__() 或nn.Mod ...
pytorch 之 安裝cuda和cuDNN
1、查看cuda版本 打開anaconda或者命令提示符 輸入 ：nvidia-smi 我裝的是11.4版本，這里有官網：https://developer.nvidia.com/cuda-tool ...