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：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，來達到優化運行效率的問題。 一般來講，應遵循以下准則： . 如果網絡輸入的數據維度或類型變化不大，設置torch.backbends.c ...
2021-11-11 11:06 0 838 推薦指數：
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