torch.backends.cudnn.deterministic = true这个是不是会使程序跑的很慢
时间: 2023-09-08 21:00:54 浏览: 66
torch.backends.cudnn.deterministic = true 是用来设置在使用CUDA加速时,是否保持随机数生成算法的确定性。当将其设置为true时,确实会导致程序的运行速度变慢。
这是因为在使用CUDA加速时,GPU的计算能力通常比CPU更高,可以同时进行多个计算任务。为了提高性能,CUDA会对需要重复使用的计算进行优化,例如使用随机数生成算法的时候。这会导致每次运行程序时,生成的随机数是不同的,即程序的输出会有一定的随机性。
但在某些情况下(如训练神经网络),我们希望程序每次运行时的输出是固定的,即使使用了CUDA加速。这时可以将torch.backends.cudnn.deterministic设置为true,来保持计算的确定性。这样,在每次运行程序时,生成的随机数序列都是相同的,程序的输出也是一致的。
然而,为了保证计算的确定性,CUDA会禁用一些优化技术,这会导致程序的运行速度变慢。因此,如果不需要保持计算的确定性,或者对程序的输出不要求是固定的,可以将此参数设置为false,以提高程序的运行速度。
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torch.backends.cudnn.benchmark = True torch.backends.cudnn.deterministic = True
`torch.backends.cudnn.benchmark = True` 和 `torch.backends.cudnn.deterministic = True` 是用于设置PyTorch在使用CUDA加速时的一些优化选项。
- `torch.backends.cudnn.benchmark = True` :当设置为True时,PyTorch会在每次运行时自动寻找最适合当前硬件的卷积实现算法,并进行优化。这样可以加速模型的训练和推断过程。然而,由于寻找最佳算法需要额外的计算开销,因此在输入大小不变的情况下,首次运行可能会比后续运行慢一些。如果输入大小经常变化,建议将此选项设为True,以获得最佳性能。
- `torch.backends.cudnn.deterministic = True` :当设置为True时,PyTorch的卷积操作将以确定性模式运行,即给定相同的输入和参数,输出将始终相同。这对于确保结果的可重复性很重要,尤其是在进行模型训练和验证时。然而,由于确定性模式可能会带来一些性能损失,因此在不需要结果可重复性的情况下,可以将此选项设置为False。
这两个选项可以根据具体场景和需求进行设置。`torch.backends.cudnn.benchmark` 用于自动选择最佳卷积实现算法以提高性能,而 `torch.backends.cudnn.deterministic` 用于确保结果的可重复性。根据你的需求,你可以根据情况启用或禁用它们。
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。