torch.backends.cudnn.deterministic

最新推荐文章于 2025-05-22 10:38:14 发布
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本文探讨了如何通过设置特定flag为TRUE来确保每次调用卷积算法时得到相同结果。结合PyTorch中固定随机数种子，可以保证相同输入下网络输出的一致性，这对于重复实验和结果比较至关重要。

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将这个flag设置为TRUE的话，每次返回的卷积算法是确定的，即默认算法。
如果结合前置torch中设置随机数seed一定的话，可以保证每次运行网络相同输入得到的输出是相同的。

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cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) 是 NVIDIA 提供的一个 GPU 加速库，专门用于深度学习。它提供了高度优化的卷积操作、池化、归一化以及激活层等，是构建高效深度学习模型的重要组件。的设置取决于你的具体应用需求。开启这一选项可以加速相同输入尺寸的模型训练和推理，但如果模型处理的输入尺寸频繁变动，可能需要关闭它以避免额外的性能开销。在实际应用中，可以根据模型的具体情况和硬件配置进行适当的测试和调整。
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这两行代码确保模型在每次运行时能够产生一致的结果，即使是在 GPU 上运行。是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，用于加速深度学习模型在 GPU 上的计算。的行为，确保模型训练过程中的可重复性和稳定性。
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torch精度原因排查
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