苏州建站费用,火车头采集器网站被k,德阳网站开发熊掌号,wordpress百度搜索对接设置 torch.backends.cudnn.benchmarkTrue 将会让程序在开始时花费一点额外时间#xff0c;为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法#xff0c;进而实现网络的加速。适用场景是网络结构固定#xff08;不是动态变化的#xff09;#xff0c;网络的输入形状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。
添加的位置 在模型的开始之前
import torch.backends.cudnn as cudnn
cudnn.deterministic True
cudnn.benchmark True使用的测试模型是 ResNet-101GPU 是 GTX 1060训练时间缩短了15%
