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pytorch中torch.backends.cudnn设置的示例分析

发布时间:2021-06-22 12:57:06 来源:亿速云 阅读:83 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章将为大家详细讲解有关pytorch中torch.backends.cudnn设置的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

cuDNN使用非确定性算法,并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False来进行禁用

如果设置为torch.backends.cudnn.enabled =True,说明设置为使用使用非确定性算法

然后再设置:

torch.backends.cudnn.benchmark = true

那么cuDNN使用的非确定性算法就会自动寻找最适合当前配置的高效算法,来达到优化运行效率的问题

一般来讲,应该遵循以下准则:

如果网络的输入数据维度或类型上变化不大,设置  torch.backends.cudnn.benchmark = true  可以增加运行效率;

如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化的话,会导致 cnDNN 每次都会去寻找一遍最优配置,这样反而会降低运行效率。

所以我们经常看见在代码开始出两者同时设置:

torch.backends.cudnn.enabled = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True

关于“pytorch中torch.backends.cudnn设置的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。

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