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 ...
原文：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，進而實現網絡的加速。 適用：適用場景是網絡結構固定 不是動態變化的 ，網絡的輸入形狀 包括 batch size，圖 ...
2020-11-03 10:53 0 948 推薦指數：
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（原）Ubuntu16 中安裝torch版的cudnn
://github.com/soumith/cudnn.torch http://blog.csdn.net/ ...
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 ...
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