torch.backends.cudnn.benchmark = False
时间: 2024-05-22 12:15:35 浏览: 10
This line of code sets the CuDNN benchmark flag to False in PyTorch. CuDNN (CUDA Deep Neural Network library) is a GPU-accelerated library for deep learning. When benchmark is set to True, CuDNN will search for the optimal set of algorithms to use for a given input size and configuration, which can result in faster computation. However, this search can be time-consuming and may not always result in the best performance. Therefore, setting benchmark to False will disable this search and use a default set of algorithms, which may be slower but more consistent.
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torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True
这两行代码是用于设置PyTorch在使用CUDA加速时的一些参数。
`torch.backends.cudnn.benchmark`默认为False,表示每次运行时都会去寻找最优的卷积算法来提升性能,但这样会导致每次结果略有不同。
`torch.backends.cudnn.deterministic`默认为False,表示结果会尽可能保持确定性,但这样会导致一些性能上的损失。
当需要确保每次运行的结果一致时,我们可以将`torch.backends.cudnn.benchmark`设置为False,同时将`torch.backends.cudnn.deterministic`设置为True。
def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False
这是一个函数 `fix_random_seed_as(seed)`,用于设置随机种子以确保程序的可重复性。让我逐行解释一下代码的功能:
1. 使用 `random.seed(seed)` 设置 Python 的随机数生成器的种子。这将确保随机数生成器生成的随机序列是可预测的。
2. 使用 `torch.random.manual_seed(seed)` 设置 PyTorch 的随机数生成器的种子。这将确保在使用 PyTorch 进行随机操作时得到可重复的结果。
3. 使用 `torch.cuda.manual_seed_all(seed)` 设置所有可用的 CUDA 设备的随机数生成器的种子。这将确保在使用 CUDA 加速时得到可重复的结果。
4. 使用 `np.random.seed(seed)` 设置 NumPy 的随机数生成器的种子。这将确保在使用 NumPy 进行随机操作时得到可重复的结果。
5. 使用 `torch.backends.cudnn.deterministic = True` 将 CuDNN 的随机性设置为确定性模式。这将确保在使用 CuDNN 加速时得到可重复的结果。
6. 使用 `torch.backends.cudnn.benchmark = False` 禁用 CuDNN 的自动寻找最佳卷积算法。这将确保在使用 CuDNN 加速时得到可重复的结果。
通过调用这个函数并传递一个种子值,你可以确保每次运行程序时得到相同的随机结果,从而使实验具有可重复性。这在需要进行实验复现或调试时非常有用。