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。