设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 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。

应该遵循以下准则:

  1. 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;
  2. 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。

torch.backends.cudnn.benchmark = true 使用情形的更多相关文章

  1. [转载]torch参数:torch.backends.cudnn.benchmark的意义

    [转载]torch参数:torch.backends.cudnn.benchmark的意义 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/73711222 完整版请看原文,这里只截取 ...

  2. torch.backend.cudnn.benchmark

    大部分情况下,设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 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 ...

  3. [转载]什么情况下应该设置 cudnn.benchmark = True?

    总的来说,大部分情况下,设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 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 ...

  4. pytorch torch.backends.cudnn设置作用

    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 =Tru ...

  5. 常用torch代码片段合集

    PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqd ...

  6. cudnn加速计算

    cudnn加速运算 torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.benchmark = True 第一句话是说,使用的是非确定性算 ...

  7. PyTorch常用代码段整理合集

    PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎 ...

  8. PyTorch 常用代码段整理

    基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              ...

  9. 使用Pytorch进行图像分类,AI challenger 农作物病害分类竞赛源码解读

    1.首先对给的数据进行划分,类型为每个类单独放在一个文件夹中 import json import shutil import os from glob import glob from tqdm i ...

随机推荐

  1. C# GDI+编程(二)

    常用的绘图函数 DrawArc绘制一个弧形 示例:graphics.DrawArc(pen,,,,,,) 倒数第二个参数,表示起始度数,最后一个参数是弧形的跨越度数.比如起始度数是90,跨越度数是12 ...

  2. css 背景图居中

    参考:http://www.php.cn/css-tutorial-411901.html position : 50% ;或position : center;

  3. C开发系列-指针

    指针 通过一段简单的程序,引入指针的概念 #include <iostream> using namespace std; // changeValue函数的定义 void changeV ...

  4. 基于httpd2.2配置https

    本次演示使用一台主机实现,即自签自演 主机IP:192.168.1.105 开始配置: 1.创建私有CA # cd /etc/pki/CA # touch serial # touch index.t ...

  5. 深入浅出 Java Concurrency (6): 锁机制 part 1[转]

    前面的章节主要谈谈原子操作,至于与原子操作一些相关的问题或者说陷阱就放到最后的总结篇来整体说明.从这一章开始花少量的篇幅谈谈锁机制. 上一个章节中谈到了锁机制,并且针对于原子操作谈了一些相关的概念和设 ...

  6. Shell 工具之 sed

    sed编辑器称为流编辑器(stream editor).可以根据输入命令行的命令或者存储在命令文本文件中的命令处理数据.每次从输入读取一行数据,将该数据与所提供的编辑器命令进行匹配,根据命令修改数据流 ...

  7. naturalWidth、naturalHeight来获取图片的真实宽高

    一般在图片放大缩小,或动态插入图片时使用 function imagea(img){ var w = img.naturalWidth; var h = img.naturalHeight; } 注: ...

  8. XSS“从1到0”

    时隔半年终于也应该更新了,之前说的每周更新也因为懒散这个借口变得遥遥无期.之所以叫这个标题,是在Freebuf上看到一篇文章,开头作者问到:“网上大多的文章标题都是XXX从0开始,可我们到底什么时候能 ...

  9. 011-python列表,元组,字典的用法

    1.列表 1.1 列表截取 list[头下标:尾下标:步长],例如:L[1:10:2] >>> L [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>& ...

  10. HBase入门实例: Table中Family和Qualifier的关系与区别

    Table中Family和Qualifier的关系与区别 就像用MySQL一样,我们要做的是表设计,MySQL中的表,行,列的在HBase已经有所区别了,在HBase中主要是Table和Family和 ...