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。

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.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。