cudnn.benchmark = True什么意思

在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行：

torch.backends.cudnn.benchmark = True

而且大家都说这样可以增加程序的运行效率。那到底有没有这样的效果，或者什么情况下应该这样做呢？

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：

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 cudnn 每次都会去寻找一遍最优配置，这样反而会降低运行效率。

不使用的话，也很简单：

torch.backends.cudnn.benchmark = False

参考：
https://www.pytorchtutorial.com/when-should-we-set-cudnn-benchmark-to-true/

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[转载]什么情况下应该设置 cudnn.benchmark = True？
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