cuDNN是NVIDIA提供的一个用于深度神经网络的GPU加速库，它优化了CUDA以提升性能和降低内存开销。开发人员可以将其集成到机器学习框架中，以加速训练过程，相比于只使用CUDA，配备cuDNN的系统训练速度可提升约1.5倍。如果出现错误，可以通过禁用cuDNN来解决问题，这只会使训练速度变慢，但不会影响最终结果。
什么是cuDNN？
NVIDIA cuDNN（CUDA Deep Neural Network）是用于深度神经网络的GPU加速库，它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
总结：1. 就是一个加速库。2. CUDA实现了可以调用GPU，而cuDNN实现了使CUDA更符合深度神经网络的使用，网上装用CUDA和cuDNN的电脑比只装CUDA的电脑的训练速度快1.5倍。
既然是加速器，那有没有其实都无所谓，没有的话可能就是训练的慢一点仅此而已，不影响最后的结果。因此，建议报这个错的话直接取消使用这个cuDNN
在你的train.py开头加上以下代码
import torch
torch.backends.cudnn.enabled = False
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
