cudnn.deterministic = False解释代码

该代码行设置了cudnn的deterministic属性为False。

cudnn是NVIDIA提供的一个加速深度神经网络的库。当cudnn.deterministic属性设置为True时，cudnn会使用确定性算法来计算卷积，这将保证每次运行结果都是一样的。但是，这种算法的计算速度相对较慢。

当cudnn.deterministic属性设置为False时，cudnn将使用非确定性算法来计算卷积，这将导致每次运行结果可能会有轻微差异，但计算速度会更快。

所以，这个代码行的作用是告诉cudnn不要使用确定性算法，以提高计算速度。

相关问题

SEED = args.seed torch.manual_seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic = False torch.backends.cudnn.benchmark = False np.random.seed(SEED)解释这段代码

这段代码是为了确保随机数在每次运行时都保持一致。

首先，SEED是一个随机数种子，通过将其传递给torch.manual_seed和np.random.seed，可以使程序中的随机数生成器保持一致。

其次，torch.backends.cudnn.deterministic被设置为False，这意味着启用CUDA加速库（cuDNN）的随机数生成器将在运行时使用一些额外的随机性，从而增加随机性的复杂度。

最后，torch.backends.cudnn.benchmark也被设置为False，这意味着cuDNN将不会尝试优化卷积的性能，从而保证每次运行的结果一致。

这些设置确保了在随机数生成器和cuDNN的使用上的一致性，使得在每次程序运行时都能生成相同的随机数序列和相同的输出结果。

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。