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torch.backends.cudnn.benchmark = true 使用情形
设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法,来达到优化运行效率的问题。
应该遵循以下准则:
如果网络的输入数据维度或类型上变化不大,设置 torch.backends.cudnn.benchmark = true 可以增加运行效率;
如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化的话,会导致 cnDNN 每次都会去寻找一遍最优配置,这样
反而会降低
运行效率。
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没有被“怼”,顺利通过华为Android三面,看看面试官都问了我什么?
原文地址:https://www.cnblogs.com/llfctt/p/11347496.html
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