前言
在机器学习领域，GPU加速是一个非常重要的概念。而cudnn.benchmark = True这个小小的设置，却可以让GPU的性能提升数倍！这个是最近在逛GITHUB时候发现的一个好用的trick,希望能帮助到大家。
原理
cudnn.benchmark = True是一个针对深度学习框架的GPU加速设置。它的原理是在网络训练的过程中，根据当前的输入数据动态地选择最优的卷积算法，从而达到最优的GPU加速效果。
一般情况下，深度学习框架会默认使用一些预定义的卷积算法来加速网络的训练。但是，这些算法并不一定是最优的，因为它们是针对特定的硬件和数据集进行优化的。而cudnn.benchmark = True则会在每次训练时重新评估算法的性能，选择最优的卷积算法来进行加速。
这个设置的效果非常显著，尤其是在深度神经网络的训练中。通过动态地选择最优的卷积算法，cudnn.benchmark = True可以大大减少GPU的负担，加速网络的训练过程。同时，它还可以避免一些可能出现的错误，比如算法不兼容或者不支持某些操作等问题。
实操
相信大家对如下代码都不陌生：
ini
复制代码
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
更改为：
ini
复制代码
if torch.cuda.is_available(): device = torch.device('cuda') torch.backends.cudnn.benchmark = True else: device = torch.device('cpu')
对！你没有看错，这个改进就是这么风骚，就是这么简单。
注意事项
在使用cudnn.benchmark = True时，需要注意以下几点：
- 仅在确定网络结构后使用：cudnn.benchmark = True的设置需要在确定网络结构后使用，否则可能会导致不必要的开销。因为在网络结构不确定的情况下，cudnn.benchmark = True需要花费更多的时间来评估最优的卷积算法。
- 对于小数据集可能不适用：cudnn.benchmark = True的优化是基于大数据集的，因此在小数据集上可能会出现性能下降的情况。
- 不同的硬件可能会有不同的结果：cudnn.benchmark = True的优化是根据特定的硬件进行的，因此在不同的硬件上可能会有不同的结果。
- 可能会导致不稳定性：cudnn.benchmark = True可能会导致训练的不稳定性，因为它会动态地选择算法，可能会导致一些不稳定的情况出现。
