torch.backend.cudnn.benchmark
大部分情況下，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。 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變化不大，設置 ...
原文：pytorch-torch參數使用 1.torch.cat(維度串接) 2. torch.backend.cudnn.benchmark(加速優化計算)
. torch.cat data, axis data表示輸入的數據, axis表示進行串接的維度 . 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，可以持續使用最優的計算方法 . torch.nn.DataParallel 使用多塊GPU進行網絡的訓練 ...
2020-04-22 10:57 0 780 推薦指數：
相關推薦
pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函數的使用方法
一、torch.cat()函數 熟悉C字符串的同學們應該都用過strcat（）函數，這個函數在C/C++程序中用於連接2個C字符串。在pytorch中，同樣有這樣的函數，那就是torch.cat()函數. 先上源碼定義：torch.cat(tensors,dim=0,out=None ...
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 ...
torch
1.從數據直接構建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.從已有的tensor構建一個tensor。這些方法會重用原來tensor的特征。 x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x ...
Pytorch torch.cat(inputs, dimension=0)
1. torch.cat(inputs, dimension=0)說明 torch.cat用於對tensor的拼接，dim默認為0，即從第一維度拼接。表示為4維的圖像tensor中，第一維默認為batchSize,第二維為channel（通道），第三維為height（圖片的高），第四 ...
Pytorch中的torch.cat()函數
cat是concatnate的意思：拼接，聯系在一起。 先說cat( )的普通用法 如果我們有兩個tensor是A和B，想把他們拼接在一起，需要如下操作： 其次，cat還可 ...
Pytorch中的torch.cat()函數
cat是concatnate的意思：拼接，聯系在一起。 先說cat( )的普通用法 如果我們有兩個tensor是A和B，想把他們拼接在一起，需要如下操作： 其次，cat還可以把list中的tensor拼接起來。 比如： 上面的代碼可以合成 ...
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 ...