torch.backends.cudnn.deterministic

torch.backends.cudnn.deterministic is a configuration option in PyTorch that ensures reproducibility of the results by removing the randomness introduced by some CUDA functions. Specifically, it sets the deterministic mode for the cuDNN library, which is responsible for accelerating the neural network computations on NVIDIA GPUs. When this option is enabled, the cuDNN library will always produce the same output for the same input, regardless of the hardware or software configuration. This can be useful for debugging, testing, and research purposes, where reproducibility is critical. However, it may slightly slow down the performance of the model, as some optimizations may be disabled.

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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.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。