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torch.backends.cudnn.enabled
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torch.backends.cudnn.deterministictorch.backends.cudnn.benchmark True#xff1a;将会让程序在开始时花费一点额外时间#xff0c;为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法#xff0c…相关参数
torch.backends.cudnn.enabled
torch.backends.cudnn.benchmark
torch.backends.cudnn.deterministictorch.backends.cudnn.benchmark True将会让程序在开始时花费一点额外时间为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法进而实现网络的加速。适用场景是网络结构固定不是动态变化的网络的输入形状包括 batch size图片大小输入的通道是不变的 只对卷积层做优化Loss 输入变化是否会受到影响 False不做优化默认是False torch.backends.cudnn.enabled 只要有cuda/cudnnpytorch会默认开启cuda/cudnn后端 只要尺寸固定就可以通过启发式的思想去搜索一个合适的算法。 要将PyTorch后端设置为cuDNN你需要满足以下条件 安装合适版本的NVIDIA驱动程序确保你的计算机上安装了适用于你的GPU的最新NVIDIA驱动程序。安装CUDA下载并安装与你的GPU和操作系统兼容的CUDA版本。你可以从NVIDIA官方网站上获取CUDA的安装包。安装cuDNN下载并安装与你的CUDA版本兼容的cuDNN。你需要注册为NVIDIA开发者才能访问cuDNN的下载页面。 一旦你完成了上述安装步骤PyTorch将自动检测并使用CUDA和cuDNN作为后端。你可以通过以下代码验证是否成功设置了cuDNN作为PyTorch后端
import torch
print(torch.backends.cudnn.enabled)如果输出结果为True则表示cuDNN已成功设置为PyTorch的后端。这意味着PyTorch将利用cuDNN加速深度神经网络的计算。
额外知识 卷积的实现算法 多层循环滑动窗计算GEMM (General Matrix Multiply)Winograd 算法 特点每种算法会有一些独特的优势。
