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torch.backends.cudnn.deterministic 生成随机数字设置 每次输出一样的方法相关推荐

  1. torch.backends.cudnn.deterministic 使用cuda保证每次结果一样

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  2. torch.backends.cudnn.benchmark和torch.backends.cudnn.deterministic解读

    torch.backends.cudnn.benchmark 简介: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 ...

  3. torch.backends.cudnn.benchmark 和torch.backends.cudnn.deterministic

    torch.backends.cudnn.benchmark标志位True or False cuDNN是GPU加速库 在使用GPU的时候,PyTorch会默认使用cuDNN加速,但是,在使用 cuD ...

  4. 随机种子、torch.backends.cudnn.benchmark\.deterministic

    为什么使用相同的网络结构,跑出来的效果完全不同,用的学习率,迭代次数,batch size 都是一样? 固定随机数种子是非常重要的. 但是如果你使用的是PyTorch等框架,还要看一下框架的种子是否固 ...

  5. torch.backends.cudnn.benchmark和cudnn.deterministic

    当使用新的尺度参数的时候,cuDNN 自动从几种算法里面寻找最适合当前配置的高效算法,之后所有相同参数的数据都采用这个算法.但是由于噪声等造成即使在同一个机器也可能会选择不同的算法. 因此方便复现.提 ...

  6. torch.backends.cudnn.benchmark ?!

    大家在训练深度学习模型的时候,经常会使用 GPU 来加速网络的训练.但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag,可能有人会感到比较陌生.在一 ...

  7. torch.backends.cudnn.benchmark

    参考   torch.backends.cudnn.benchmark ?! - 云+社区 - 腾讯云 大家在训练深度学习模型的时候,经常会使用 GPU 来加速网络的训练.但是说起 torch.bac ...

  8. pytorch之torch.backends.cudnn.benchmark=True——使用 GPU 来加速网络的训练

    文章目录 简介 适用场景 简介 import torch torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backend.cudnn.benchmark=True ...

  9. torch.backends.cudnn.enabled = False会引起CUDA out of memory和CUDA error: an illegal memory access was

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