pytorch: cudnn.benchmark=True
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 ...
原文：Pytorch學習0.01:cudnn.benchmark= True的設置
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。 應該遵循以下准則： 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 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，會導致 cn ...
2019-11-26 22:18 1 266 推薦指數：
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