pytorch——torch.backends.cudnn.benchmark = True

问题：

torch.backends.cudnn.benchmark = True

在利用pytorch进行网络训练时总会见到这行代码，这句有什么用呢？查了一些资料才知道是个非必须项，那加了有什么用呢？有没有什么准则呢？

用途：

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。

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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