torch.backends用法

时间: 2023-05-11 19:04:25 浏览: 199

浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

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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；在PyTorch中，`torch.backends.cudnn`是一组用于控制CuDNN（NVIDIA CUDA Deep Neural Network库）行为的设置。CuDNN是一个针对深度神经网络（DNN）的高度优化库，它提供了大量的GPU加速功能，以提高深度学习模型的训练速度。本文将深入探讨`torch.backends.cudnn`的两个关键属性：`enabled`和`benchmark`，以及它们如何影响PyTorch中的CuDNN性能。 1. `torch.backends.cudnn.enabled`：这个属性决定了是否启用CuDNN库。当设置为`False`时，CuDNN会被禁用，PyTorch将不使用其优化的GPU实现，而是回退到更通用但可能效率较低的CUDA代码路径。设置为`True`则意味着启用CuDNN，从而利用其高效的卷积计算和其他优化操作。 2. `torch.backends.cudnn.benchmark`：这个属性控制CuDNN是否在运行时自动选择最快的卷积算法。如果设置为`True`，CuDNN会在模型初始化阶段或者每批数据开始时尝试评估各种算法，找出在当前硬件和输入尺寸下最高效的算法。这种方法可以在输入数据尺寸相对固定的情况下显著提升模型的运行速度。然而，如果输入数据在每次迭代中变化较大，这种自动优化可能导致额外的计算开销，反而降低运行效率。通常，在编写深度学习模型时，我们希望在保持稳定性和可复现性的同时，尽可能地提高训练速度。以下是一些关于如何使用这些设置的建议： - **稳定性与可复现性**：如果你需要确保实验结果的可复现性，例如在论文中进行实验对比，通常会禁用CuDNN的非确定性行为，即设置`torch.backends.cudnn.enabled = False`。这会确保每次运行模型时，CuDNN都使用相同的卷积算法，避免因为算法选择的随机性导致的结果差异。 - **优化运行效率**：如果你的模型对输入尺寸有固定的要求，或者输入尺寸变化不大，可以启用CuDNN并开启基准测试，即`torch.backends.cudnn.enabled = True`和`torch.backends.cudnn.benchmark = True`。这样，CuDNN会在训练开始时自动找到最优算法，提高运行速度。 - **动态输入尺寸**：当模型处理的输入数据在每次迭代中都有很大变化时，应谨慎使用`benchmark = True`，因为它可能导致性能下降。在这种情况下，可以考虑只启用CuDNN而不开启基准测试，即`torch.backends.cudnn.enabled = True`和`torch.backends.cudnn.benchmark = False`，以避免频繁的算法搜索。理解和适当地调整`torch.backends.cudnn`设置是优化PyTorch模型在GPU上运行性能的关键。在实际应用中，应根据模型和数据的特性来选择合适的配置，以平衡运行效率、可复现性和资源利用率。对于新手来说，了解这些基础设置可以帮助提升模型训练的效率，而进一步的优化可能需要结合硬件特性、模型结构和具体任务进行细致的调优。

torch.backends 是 PyTorch 的后端模块，它提供了一些与硬件和软件环境相关的函数和类，用于优化 PyTorch 的性能和可移植性。常用的函数包括 torch.backends.cudnn.benchmark() 和 torch.backends.cudnn.enabled()，它们分别用于启用 cuDNN 的自动调整算法和检查 cuDNN 是否可用。此外，torch.backends 还提供了一些与多线程和多进程相关的函数和类，如 torch.backends.cudnn.deterministic 和 torch.backends.mkl，它们可以帮助用户更好地控制 PyTorch 的行为。

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代码解释：import cv2 import torch import torch.backends.cudnn as cudnn from numpy import random

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AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'backends'

seed=2 torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark=False torch.backends.cudnn.deterministic=True os.environ["H5PY_DEFAULT_READONLY"] = "1"

torch.backends.cudnn.benchmark

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