PyTorch中的torch.backends.cudnn.benchmark的作用是什么

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设置 torch.backends.cudnn.benchmark=True 将会让程序在开始时花费一点额外时间，为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法，进而实现网络的加速。适用场景是网络结构固定（不是动态变化的），网络的输入形状（包括 batch size，图片大小，输入的通道）是不变的，其实也就是一般情况下都比较适用。反之，如果卷积层的设置一直变化，将会导致程序不停地做优化，反而会耗费更多的时间。

一般代码放在开头:

if args.use_gpu and torch.cuda.is_available():device = torch.device('cuda')torch.backends.cudnn.benchmark = Trueelse:device = torch.device('cpu')

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