cudnn.benchmark = True
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 ...
原文：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 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 cnDNN 每次都會去 ...
2020-04-03 10:40 0 1104 推薦指數：
相關推薦
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 ...
Pytorch中的隨機性問題：np.random.seed()、np.random.RandomState()、cudnn.benchmark和cudnn.deterministic
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 ...
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-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 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 ...
PyTorch筆記--shuffle=True
在機器學習中，我們會將數據集分成很多個批次來訓練。每次拋出一個批次的數據來計算損失函數，再根據損失函數計算參數的梯度。 再根據梯度來更新參數。然后數據加載器會接着拋出下一個批次的數據來計算損失函數， ...
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 ...