【Pytorch API笔记1】torch.backends.cudnn实现训练加速

参考博客：
https://blog.csdn.net/weixin_43402775/article/details/114319493
https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/99471258
代码形式如下：

torch.backends.cudnn.benchmark = True

作用：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。

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

注意事项1：

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，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。

注意事项2：

Benchmark模式会提升计算速度，但是由于计算中有随机性，每次网络前馈结果略有差异。如果想要避免这种结果波动，设置：

torch.backends.cudnn.deterministic = True

设置为True，说明设置为使用使用非确定性算法：

torch.backends.cudnn.enabled = True

整体使用：
在模型的开始之前添加：

import torch.backends.cudnn as cudnn
cudnn.deterministic = True
cudnn.benchmark = True
torch.backends.cudnn.enabled = True

最后

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