Pytorch --- cudnn.benchmark

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cudnn..benchmark 在程序刚开始加这条语句可以提升一点训练速度，没什么额外开销，一般都会加。
PyTorch的benchmark模块
小毛桃的博客
04-16 1498
精确测量代码运行时间，支持CPU/GPU时间统计，并自动处理CUDA异步执行的同步问题。：包含ResNet、Transformer、YOLO等主流模型，支持自定义数据集。：对比不同实现（如原生PyTorch vs TorchScript）的性能差异。：测试前需固定PyTorch版本、CUDA版本和硬件驱动，避免结果波动。：检查PyTorch版本升级后的性能变化（如1.12→2.0）。：测试模型在CPU/GPU/TPU上的性能表现，指导部署选型。，在反向传播时重新计算中间结果而非存储，适用于大模型训练。
MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本)训练自己的数据以及避坑指南
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HuangQinJian
05-01 2万+
一、安装 首先要阅读官网说明的环境要求，千万不要一股脑直接安装，不然后面程序很有可能会报错！！！ PyTorch 1.0 from a nightly release. It will not work with 1.0 nor 1.0.1. Installation instructions can be found in https://pytorch.org/get-started/lo...
pytorch-benchmarks:Pytorch的基准框架
04-06
PyTorch基准 使用PyTorch对多GPU系统进行基准测试的工具。 用法 运行main.py以开始基准测试！ 可选参数： --warm_up_steps，-w：每个时期的预热步骤数。 预热步骤将不予考虑； 默认值：10 --num_epochs，-n：纪元数; 默认值：10 --batch_size，-b：批处理大小; 默认值：64 --num_gpus，-g：用于训练的gpu数量; 默认值：1 --gpu_ids，-i：用于训练的GPU的ID。 如果未给出，则使用range（num_gpus-1）。 --model，-m：用于训练的模型; 默认值：resnet50 --use_fp16，-f：使用半精度; 默认值：False --img_folder，-imf：训练图像的目的地。 如果未给出，则使用随机数据。 --num_workers，-nw：数据加载器使用的工作程序数。 如果
pytorch speed benchmark
ONE_SIX_MIX的专栏
10-06 1201
简单写了个东西，用来测试不同显卡，不同驱动跑pytorch的速度。 默认参数下 gtx1070 占用显存3g 运行时间约3分钟。 显卡速度越快，运行时间越短。 ''' 用于测试显卡速度 ''' import os import torch import torch.nn as nn from torch.backends import cudnn import argparse import time import datetime import platform def ConvBnAct(in_ch
【亲测免费】 PyTorch Benchmark 指南
gitblog_00552的博客
08-10 867
PyTorch Benchmark 是一个官方项目，旨在提供 PyTorch 库的性能基准测试工具。这个项目允许开发者和研究人员衡量 PyTorch 在不同硬件配置上的运行速度，从而优化模型性能或选择最适合的计算资源。它包括一系列标准操作，如张量运算、卷积层、循环层等，用于全面评估 PyTorch 的性能。 ## 2. 项目快速启动 ### 安装依赖 在开始之前，请确保已安装 Python 和...
浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用
12-20
本文将深入探讨`torch.backends.cudnn`的两个关键属性：`enabled`和`benchmark`，以及它们如何影响PyTorch中的CuDNN性能。 1. `torch.backends.cudnn.enabled`： 这个属性决定了是否启用CuDNN库。当设置为`False`...
pytorch模型可复现设置(cudnn.benchmark 加速卷积运算 & cudnn.deterministic)(随机种子seed)(torch.backends)
hxxjxw的博客
09-07 6895
在代码前加设torch.backends.cudnn.benchmark = True可以提升训练速度。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。但是由于计算中有随机性，每次的网络结果可能会略有差异 torch.backends.cudnn.deterministic = True 固定cuda的随机数种子，每次返回的卷积算法将是确定的。可以避免benchmark=True的差异 如果是复现模型结果的话，.........
pytorch之torch.backends.cudnn.benchmark=True——使用 GPU 来加速网络的训练
夏普通
06-04 2303
import torch torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backend.cudnn.benchmark=True cuDNN使用非确定性算法，并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False来进行禁用 如果设置为torch.backends.cudnn.enabled =True，说明设置为使用使用非确定性算法 然后再设置： torch.backends.cudnn.benchmark = True 所以我们经常看见
深度学习加速秘籍：PyTorch torch.backends.cudnn 模块全解析
2401_85763639的博客
08-19 1035
模块是PyTorch中一个至关重要的接口，它为深度学习模型的训练和推理提供了显著的加速。然而，开发者需要根据具体的应用场景和需求，权衡是否使用cuDNN的非确定性算法以及是否启用性能基准测试模式。这可能会在程序开始时花费一些额外时间，但可以为整个网络的每个卷积层搜索最适合的实现算法，从而提高整体性能。NVIDIA的cuDNN是一个GPU加速的深度神经网络基础原语库，它提供了高度优化的例程实现，如卷积、池化、归一化和激活层等。值得注意的是，cuDNN的使用是默认启用的，但可以通过设置此属性为。
**PyTorch基准测试：探索高性能的深度学习模型**
gitblog_00199的博客
08-12 369
在人工智能和机器学习领域，PyTorch以其灵活性和强大的功能受到广泛欢迎。为了进一步促进社区发展和技术进步，我们为您呈现**PyTorch Benchmarks**—一个专注于评估PyTorch性能的开源项目集合。 ## 项目介绍 PyTorch Benchmarks集成了多个热门或典范工作负载的副本，这些工作负载经过修改以适应标准化的API接口，便于进行基准测试，并可选地支持如torchi...
PyTorch图机器学习Benchmark集-python
06-18
PyTorch图机器学习Benchmark集 概述 开放图基准 (OGB) 是用于图机器学习的基准数据集、数据加载器和评估器的集合。 数据集涵盖了各种图形机器学习任务和实际应用。 OGB 数据加载器与流行的图形深度学习框架完全兼容，包括 PyTorch Geometric 和 Deep Graph Library (DGL)。 它们提供自动数据集下载、标准化的数据集拆分和统一的性能评估。 OGB 旨在提供涵盖重要图机器学习任务、多样化数据集规模和丰富领域的图数据集。 图 ML 任务：我们涵盖了三个基本的图机器学习任务：节点、链接和图级别的预测。 规模多样化：小型图数据集可以在单个 GPU 内处理，而中大型图可能需要多个 GPU 或巧妙的采样/分区技术。 丰富的领域：图数据集来自不同的领域，从科学领域到社会/信息网络，还包括异构知识图。 OGB 是一项持续的努力，我们计划在未来扩大我们的覆盖范围。 安装 您可以使用 Python 的包管理器 pip 安装 OGB。 如果您之前安装过 ogb，请确保将版本更新到 1.2.0。 发行说明可在此处获得。 要求 Pytho
pytorch: cudnn.benchmark=True
YJYS_ZHX的博客
02-01 335
import torch.backends.cudnn as cudnn cudnn.benchmark = True 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。 如果网络的输入数据维度或类型上变化不大，也就是每次训练的图像尺寸都是一样的时候，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True 可以增加运行效率； 如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化的话，会导致 cnDN
探索PyTorch Benchmark：提升深度学习性能的新工具
gitblog_00049的博客
04-13 1267
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的开源框架，以其灵活性和易用性著称。为了进一步优化性能，开发者们推出了，一个专门用于测量和比较PyTorch模型执行效率的工具。本文将介绍该项目的核心功能、技术分析、应用场景及主要特点，帮助你更好地利用这一利器提升你的AI项目速度。 ## 项目简介 PyTorch Benchmark是一套测试库，提供了多种基准测试任务，包括常见的神经网络架...
【PyTorch】模型 FPS 测试 Benchmark（参考 MMDetection 实现）
XavierJ的博客
12-07 7834
深度学习中，模型的速度和性能具有同等重要的地位，因为这直接关系到模型是否能在实际生产应用中落地。在计算机视觉领域，FPS（模型每秒能够处理的图像帧数）是一个重要且直观地反映模型处理速度的指标，基本在所有图像处理类任务中都有用到，例如图像超分，图像修复和目标检测等等。本文从 MMDetection 中抽取了 FPS Benchmark，并做了微小的修改，以便快速测试。
maskrcnn benchmark pytorch 训练+测试
weixin_43716602的博客
09-11 1744
项目网址：maskrcnn benchmark 系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、环境搭建1.准备工作出现的问题1解决方案1：二、数据集准备1.labelme2coco2.更改配置文件三、训练测试总结 前言 文章主要记录在windows下和linux下使用maskrcnn进行环境搭建 训练 测试 的过
PyTorch GPUBenchmark 指南
gitblog_00447的博客
09-11 569
PyTorch GPUBenchmark 指南 项目介绍 PyTorch GPU Benchmark 是一个开源项目，由用户 ryujaehun 开发并托管在 GitHub 上。该项目旨在比较不同GPU上各种CNN模型的训练和推理速度。它覆盖了一系列GPU硬件，包括但不限于 GTX 1080 Ti, TITAN XP, TITAN V, RTX 系列，以及 A100 系列等，提供了一个基于 PyT...
PyTorch Benchmark项目教程
gitblog_01121的博客
08-10 459
PyTorch Benchmark项目位于[https://github.com/pytorch/benchmark.git](https://github.com/pytorch/benchmark.git)，它专注于提供一系列性能测试工具，帮助开发者评估PyTorch在不同场景下的运行效率。以下是对项目主要目录结构的概览： - **`src`**: 包含主要的源代码。这个目录通常包含了实现各...
torch.backends.cudnn.benchmark True
Arthur_Holmes的博客
12-06 1902
大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchma...
【PyTorch】torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic
yangweipeng708的博客
05-13 2882
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。
torch.backends.cudnn.benchmark = True torch.backends.cudnn.deterministic = False
最新发布
10-11
#### 含义 - `torch.backends.cudnn.benchmark = True`：当设置为`True`时，PyTorch会在每次运行卷积层时，在多个卷积算法中自动寻找最适合当前硬件和输入数据尺寸的算法，以达到最快的运行速度。这是通过在后台运行一些基准测试来实现的，所以会在程序开始时增加一些额外的时间开销，但后续的卷积操作会更快[^1]。 - `torch.backends.cudnn.deterministic = False`：当设置为`False`时，允许CuDNN使用非确定性算法。非确定性算法可能会在相同的输入下产生稍微不同的结果，但通常会有更好的性能。相反，当设置为`True`时，CuDNN会使用确定性算法，保证每次运行的结果都是相同的。 #### 使用场景 - **`torch.backends.cudnn.benchmark = True`**：适用于输入数据的尺寸固定，且追求极致的推理或训练速度的场景。例如，在图像分类任务中，如果所有输入图像的尺寸都是固定的，开启这个选项可以显著提高模型的运行速度。在训练大规模深度学习模型时，也可以通过开启这个选项来加速训练过程。 - **`torch.backends.cudnn.deterministic = False`**：当对结果的可重复性要求不高，更注重性能时，可以将其设置为`False`。比如在模型的开发和调试阶段，或者在进行大规模的训练时，为了提高训练效率，可以牺牲一定的结果确定性。 #### 影响 - **性能方面**：`torch.backends.cudnn.benchmark = True`通常会提高卷积操作的性能，尤其是在GPU上。因为它会选择最优的算法，减少卷积操作的时间开销。而`torch.backends.cudnn.deterministic = False`允许使用非确定性算法，也可能会提高性能，但具体效果取决于硬件和算法的实现。 - **结果可重复性方面**：`torch.backends.cudnn.benchmark = True`本身不会影响结果的可重复性，但如果同时设置`torch.backends.cudnn.deterministic = False`，则会破坏结果的可重复性。也就是说，每次运行相同的代码，可能会得到稍微不同的结果。 以下是设置这两个参数的代码示例： ```python import torch # 设置benchmark为True torch.backends.cudnn.benchmark = True # 设置deterministic为False torch.backends.cudnn.deterministic = False ```
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