torch.backends.cudnn.deterministic

### 回答1：
在使用 Torch 库时，torch.backends.cudnn.deterministic 可以设置为 True，以保证在相同的输入下，相同的输出会被生成。这个设置在某些需要重复结果的场景下非常有用。

### 回答2：
torch.backends.cudnn.deterministic是一个PyTorch库中的设置。它用于控制是否应在使用CUDA进行加速时启用确定性算法。确定性算法是指在相同的输入情况下产生相同结果的算法。

在深度学习模型的训练过程中，通常会使用随机数生成器来初始化模型参数和打乱数据。然而，由于GPU加速并行计算的性质，当使用CUDA时，随机生成的结果可能会与CPU上的结果略有不同。这是因为GPU在计算时会对任务进行并行处理，而每个线程的执行顺序是不确定的，因此可能导致微小的差异。

torch.backends.cudnn.deterministic设置的目的就是为了在使用CUDA加速时获得确定性计算结果。当将该设置设置为True时，CUDA会在计算前给每个线程设置相同的随机种子，从而保证相同的输入会产生相同的输出。这种设置对于需要复现实验结果和结果验证非常重要。

但是需要注意的是，启用这个设置通常会导致一些性能上的损失，因为付出了额外的开销来保证结果的一致性。因此，在实际应用中需要根据具体情况权衡确定性和性能之间的关系。

总之，torch.backends.cudnn.deterministic是一个用于控制CUDA加速下是否启用确定性算法的设置。它能够确保相同的输入产生相同的输出，对于实验复现和结果验证非常有用，但可能会带来一定的性能损失。