并且程序不要求 determinnistic,// 使用 findAlgorithm 的结果// 否则的话,要求 deterministic,还是返回默认的卷积算法// for deterministic algo, look at all the perf results and return the best// deterministic algoif(perfResults.status == CUDNN_STATUS_SUCCESS &&...
这里还需要用到torch.backends.cudnn.deterministic. torch.backends.cudnn.deterministic是啥?顾名思义,将这个 flag 置为True的话,每次返回的卷积算法将是确定的,即默认算法。如果配合上设置 Torch 的随机种子为固定值的话,应该可以保证每次运行网络的时候相同输入的输出是固定的,代码大致这样: def seed_everything(...
同时有些是用到其他资源，jvm也不会进行回收，类似Io流中的FileInputStream使用到了硬盘资源，垃圾回收器...
注意,output_padding只用于查找输出形状,但实际上并不向输出添加零填充。 output_padding的作用:可见nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 在某些情况下,当使用CUDA后端与CuDNN,该操作可能选择一个不确定性算法,以提高性能。如果不希望出现这种情况,可以通过设置torch.backends.cudnn.deterministic = True使操作...
不影响。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。
关于torch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmark详见 Pytorch学习0.01:cudnn.benchmark= True的设置 pytorch---之cudnn.benchmark和cudnn.deterministic_人工智能_zxyhhjs2017的博客 benchmark用在输入尺寸一致,可以加速训练,deterministic用来固定内部随机性 ...
github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning公众号:数学建模与人工智能def same_seed(seed): ''' 设置随机种子(便于复现) ''' torch.backends.cudnn.deterministic = True to…
torch.backends.cudnn.benchmark = False #禁用benchmark,保证可复现 #torch.backends.cudnn.benchmark = True #恢复benchmark,提升效果 torch.backends.cudnn.deterministic = True os.environ['CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG'] = ':4096:8' def worker_init(worked_id): ...
if deterministic: if benchmark is None: # Set benchmark to False to ensure determinism benchmark = False elif benchmark: rank_zero_warn( "You passed `deterministic=True` and `benchmark=True`. Note that PyTorch ignores" " torch.backends.cudnn.deterministic=True when torch.backends.cudnn.benc...
设置NumPy随机种子(通常与PyTorch一起使用):使用np.random.seed(seed)函数。 设置Python标准库随机种子(可选):使用random.seed(seed)函数。 确保卷积操作的确定性:设置torch.backends.cudnn.deterministic = True。 禁用CUDNN的自动优化:设置torch.backends.cudnn.benchmark = False,以确保每次卷积操作的结果一致。3...