torch.backends.cudnn.benchmark = False

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.

相关问题

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。

torch.manual_seed(4321) # reproducible torch.cuda.manual_seed_all(4321) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True # Can change it to False --> default: False torch.backends.cudnn.enabled = True

这是一些用于设置PyTorch运行时的随机数种子和CUDA加速库的设置。torch.manual_seed(4321)设置CPU随机数种子，torch.cuda.manual_seed_all(4321)设置GPU随机数种子，保证每次运行程序生成的随机数一致，方便调试和结果复现。torch.backends.cudnn.benchmark = False是为了禁用cudnn的自动调参功能，以保证结果的稳定性和可重复性。torch.backends.cudnn.deterministic = True是为了让cudnn使用确定性算法，从而确保每次运行结果相同。torch.backends.cudnn.enabled = True是为了启用CUDA加速库的使用。