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本篇文章給大家分享的是有關PyTorch中的torch.backends.cudnn.benchmark的作用是什么，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
設置 torch.backends.cudnn.benchmark=True 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，圖片大小，輸入的通道）是不變的，其實也就是一般情況下都比較適用。反之，如果卷積層的設置一直變化，將會導致程序不停地做優化，反而會耗費更多的時間。
一般代碼放在開頭:
if args.use_gpu and torch.cuda.is_available():device = torch.device('cuda')torch.backends.cudnn.benchmark = Trueelse:device = torch.device('cpu')以上就是PyTorch中的torch.backends.cudnn.benchmark的作用是什么，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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