torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmard = False啥意思

这两行代码是用来配置PyTorch中的cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）加速库的行为。

`torch.backends.cudnn.deterministic = True` 表示开启cuDNN的确定性模式。cuDNN在进行卷积操作时，会使用一些优化策略来提高计算性能，其中包括非确定性算法。这些非确定性算法在每次运行时会产生不同的结果，这对于某些任务是可以接受的，但在需要结果可重复的实验中就不太理想了。通过设置这个属性为True，可以禁用cuDNN中的非确定性算法，从而保证每次运行得到相同的结果。

`torch.backends.cudnn.benchmark = False` 表示禁用cuDNN的自动寻找最佳算法的功能。cuDNN会根据输入数据的大小和其他参数自动选择适合的卷积算法来提高计算性能。但是，这个过程需要一定的时间，并且在不同输入大小下选择的最佳算法可能不同。如果输入数据的大小变化较小或者是固定的，禁用自动寻找最佳算法可以避免重复的选择过程，从而提高性能。

总之，通过设置这两个属性，可以确保cuDNN在加速深度神经网络时使用确定性的算法，并禁用自动选择最佳算法的功能，从而提高实验的可重复性和性能的稳定性。

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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。

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。