cudnn为网络每一卷积层选最优实现方法，加速网络训练。
设置如下：
torch.backends.cudnn.benchmark = True
加速条件如下：
1. 输入数据在训练过程中一般不变化。
2. 数据量较大，并可以同时加载到GPU内存中。
3. 训练次数比较多。
标签：训练,如下,cudnn,数据量,深度,加速 From： https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/17753499.html
cudnn为网络每一卷积层选最优实现方法，加速网络训练。
设置如下：
torch.backends.cudnn.benchmark = True
加速条件如下：
1. 输入数据在训练过程中一般不变化。
2. 数据量较大，并可以同时加载到GPU内存中。
3. 训练次数比较多。
标签：训练,如下,cudnn,数据量,深度,加速 From： https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/17753499.html