pytorch: cudnn.benchmark=True
技術標籤：torch
import torch.backends.cudnn as cudnn
cudnn.benchmark = True
設定這個 flag 可以讓內建的 cuDNN 的 auto-tuner 自動尋找最適合當前配置的高效演算法，來達到優化執行效率的問題。
如果網路的輸入資料維度或型別上變化不大，也就是每次訓練的影象尺寸都是一樣的時候，設定 torch.backends.cudnn.benchmark = True 可以增加執行效率；
如果網路的輸入資料在每次 iteration 都變化的話，會導致 cnDNN 每次都會去尋找一遍最優配置，這樣反而會降低執行效率
參考文獻：
相關推薦
pytorch: cudnn.benchmark=True
技術標籤：torch import torch.backends.cudnn as cudnn cudnn.benchmark = True 設定這個 flag 可以讓內建的 cuDNN 的 auto-tuner 自動尋找最適合當前配置的高效演算法，來達到優化執行效率的問題。 如果網路的
訓練中torch.backends.cudnn.benchmark的使用
訓練中torch.backends.cudnn.benchmark的使用 一般將torch.backends.cudnn.benchmark設為True就可以大大提升卷積神經網路的執行速度。
淺談pytorch torch.backends.cudnn設定作用
cuDNN使用非確定性演算法，並且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False來進行禁用
Windows10 安裝 CUDA + cuDNN + pyTorch
2020/5/29 在 windows10 上面安裝 CUDA 和 cuDNN 0、簡單瞭解一下 CUDA 和 cuDNN 1）什麼是 CUDA
Ubuntu18.04+1080ti配置nvidia driver+cuda10.2+cudnn+pytorch
安裝nvidia驅動 其實不用，cuda已經自帶了驅動了。 我是通過系統的軟體升級中心來安裝的，如下圖所示
Pytorch、CUDA、cuDNN的環境搭建與使用
技術標籤：深度學習pytorch 背景知識 GPU：即顯示卡，它的平行計算的能力可以滿足深度學習中對算力的要求，目前主流是NVIDIA的GPU。 CUDA：NVIDIA構建的GPU的平行計算框架，安裝後才能利用GPU進行復雜的平行計算
win10與Ubuntu16.04雙系統安裝、配置Ubuntu16.04 Anaconda3環境、配置cuda與cudnn、配置TensorFlow-gpu 與 pytorch-gpu、ssh內網穿透
目錄 一、目的 二、安裝版本介紹 三、安裝過程 3.1、安裝 win10 與 Ubuntu 16.04 雙系統
搭建cuda，cudnn，pytorch環境
更換gcc版本 sudo apt install gcc-10 sudo rm /usr/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/gcc-10 /usr/bin/gcc 安裝NVIDIA驅動
Windows 10下CUDA及cuDNN的安裝 —— Pytorch
Windows 10下CUDA及cuDNN的安裝 CUDA簡介與下載地址 CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是顯示卡廠商NVIDIA推出的運算平臺。 CUDA是一種由NVIDIA推出的通用平行計算架構，該架構使GPU能夠解決複雜的計算
windows下cuda、cudnn以及pytorch的安裝
一.在anaconda下配置cuda、cudnn以及pytorch環境 1.開啟Anaconda Prompt，輸入 conda create -n pytorch python=3.8（這裡環境名字命名為pytorch）
pytorch requires_grad = True的意思
計算圖通常包含兩種元素，一個是 tensor，另一個是 Function。張量 tensor 不必多說，但是大家可能對 Function 比較陌生。這裡 Function 指的是在計算圖中某個節點（node）所進行的運算，比如加減乘除卷積等等之類的
CUDA、CUDNN以及Pytorch的安裝記錄
以下記錄均在Windows11系統 1. 顯示卡、驅動、CUDA、CUDNN、Pytorch簡介 顯示卡：即GPU，大致分為兩類：Nvidia GPU以及AMD GPU，目前市場上主流是Nvidia的GPU。深度學習本身需要大量計算，而GPU的平行計算能力，在
pytorch 之 安裝cuda和cuDNN
1、檢視cuda版本 開啟anaconda或者命令提示符 輸入 ：nvidia-smi我裝的是11.4版本，這裡有官網：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive官網下載要會員，在網上看到一個教程，避免需要會員，右擊複製連結
探索ElasticSearch-基準測試BenchMark（五）
前言 之前介紹了探索ES-物件和巢狀物件（三）和探索ES-巢狀物件和父子物件（四）,今天想來巨集觀的把握一下ElasticSearch的效能到底是怎麼樣的？
Pytorch: 自定義網路層例項
自定義Autograd函式 對於淺層的網路，我們可以手動的書寫前向傳播和反向傳播過程。但是當網路變得很大時，特別是在做深度學習時，網路結構變得複雜。前向傳播和反向傳播也隨之變得複雜，手動書寫這兩個過程就會存在很
pytorch載入自定義網路權重的實現
在將自定義的網路權重載入到網路中時，報錯： AttributeError: \'dict\' object has no attribute \'seek\'. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like
pytorch自定義二值化網路層方式
任務要求： 自定義一個層主要是定義該層的實現函式,只需要過載Function的forward和backward函式即可,如下:
Pytorch 神經網路—自定義資料集上實現教程
第一步、匯入需要的包 import os import scipy.io as sio import numpy as np import torch import torch.nn as nn
PyTorch中的Variable變數詳解
一、瞭解Variable 顧名思義，Variable就是 變數 的意思。實質上也就是可以變化的量，區別於int變數，它是一種可以變化的變數，這正好就符合了反向傳播，引數更新的屬性。
Pytorch 中retain_graph的用法詳解
用法分析 在檢視SRGAN原始碼時有如下損失函式，其中設定了retain_graph=True,其作用是什麼？