极客教程PyTorch 设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True 还是不设置
在本文中，我们将介绍在使用PyTorch时是否应该设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True。首先，让我们了解一下PyTorch和CUDA以及cuDNN之间的关系。
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PyTorch、CUDA和cuDNN
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源机器学习框架。它可以利用NVIDIA的CUDA加速库来充分发挥GPU的计算能力，从而加速模型的训练和推理过程。cuDNN是CUDA的一个重要组成部分，是一个针对深度学习任务进行优化的GPU加速库，提供了高性能的卷积、循环神经网络等操作。
torch.backends.cudnn.benchmark 的作用
在PyTorch中，可以通过设置 torch.backends.cudnn.benchmark 来启用cuDNN的性能优化。默认情况下，这个选项是关闭的（torch.backends.cudnn.benchmark = False），即PyTorch会根据输入数据的大小自动选择最优的算法，以获得更好的性能。然而，当输入数据的大小固定不变时，可以将torch.backends.cudnn.benchmark设置为True，以开启cuDNN的性能基准测试模式。
性能基准测试模式会在模型的第一次运行时测量不同的卷积算法的性能，并记录最快的算法作为以后的默认选择。这样，在后续的迭代训练中，可以获得更好的性能。然而，这种模式需要额外的计算时间，因为它会在每次运行时进行性能测试。
是否应该设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True
事实上，是否设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True 取决于具体情况。在大多数情况下，建议将其设置为 True，以便根据当前硬件和输入数据的大小选择最优的算法，从而获得最高的性能。
然而，当输入数据的大小不固定时，或者在进行模型的迁移学习时，这个选项可能会导致不稳定的结果。因此，在这些情况下，将torch.backends.cudnn.benchmark设置为False是更可靠的选择。
让我们来看一个示例来说明这一点。假设我们有一个训练集和一个验证集，它们的图像大小比较接近但不完全相同。如果我们将torch.backends.cudnn.benchmark设置为True，则在每次训练和验证过程中，cuDNN都会根据当前输入图像的大小选择最优的算法。这可能会导致训练和验证时的图像大小不一致，进而产生错误的结果。因此，在这种情况下，最好将torch.backends.cudnn.benchmark设置为False，以保持一致的输入大小。
示例：使用torch.backends.cudnn.benchmark 进行性能优化
为了更好地理解如何使用torch.backends.cudnn.benchmark 进行性能优化，我们来看一个实际的示例。假设我们要训练一个卷积神经网络用于图像分类任务。首先，我们导入必要的库和数据集。
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 设置torch.backends.cudnn.benchmark为True
torch.backends.cudnn.benchmark = True
# 加载训练集和验证集
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32,
shuffle=False, num_workers=2)
# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = torch.flatten(x, 1) # flatten all dimensions except batch
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练网络
for epoch in range(10): # loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
# 将输入数据移至GPU
inputs = inputs.cuda()
labels = labels.cuda()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 2000}')
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
在这个示例中，我们首先将torch.backends.cudnn.benchmark设置为True。然后，我们加载CIFAR10数据集，定义了一个简单的卷积神经网络模型，并使用SGD优化器来训练模型。
通过启用torch.backends.cudnn.benchmark，cuDNN将根据现有硬件和输入数据的大小选择最优的算法，以获得最佳的训练性能。
总结
在本文中，我们介绍了在使用PyTorch时是否应该设置torch.backends.cudnn.benchmark = True。总的来说，如果输入数据的大小是固定的，或者在进行模型迁移学习时，建议设置torch.backends.cudnn.benchmark = True，以获得最佳的性能。然而，在输入数据的大小不确定或需要保持一致性的情况下，将其设置为False是更可靠的选择。
通过合理地设置torch.backends.cudnn.benchmark，我们可以充分利用cuDNN的性能优化，加速模型的训练和推理过程，从而提高深度学习模型在GPU上的计算效率。