[转载]什么情况下应该设置 cudnn.benchmark = True？

总的来说，大部分情况下，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。

一般来讲，应该遵循以下准则：

1. 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；
2. 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。