cudnn.benchmark详解

发布时间：2023-05-18

一、cudnn.benchmark简介

cudnn.benchmark是PyTorch和TensorFlow深度学习框架中的一个参数，用来提升卷积神经网络的训练速度和效率。它的作用是开启或关闭cudnn的自动调优功能，根据输入和硬件条件自动寻找最适合的卷积算法，从而提高训练速度。cudnn.benchmark的默认值为False，当我们需要进行卷积操作时，若希望使用cudnn自动调优功能，则需设置cudnn.benchmark = True。

二、cudnn.benchmark使用注意事项

  1. 使用cudnn.benchmark会带来一定的开销，因为每次进行卷积操作时都需要进行计算，建议在训练前进行设置。
import torch
device = torch.device("cuda")
# 设置cudnn.benchmark=True
torch.backends.cudnn.benchmark = True
  1. 当输入数据尺寸一致时，cudnn.benchmark能够显著提升训练速度，但在尺寸变化较大的神经网络，可能会导致性能降低。
  2. 使用cudnn.benchmark会使结果不可重复，因为在每次卷积操作时都会寻找最优算法。若需要结果可重复，需将cudnn.benchmark设为False。
# 设置cudnn.benchmark=False
torch.backends.cudnn.benchmark = False

三、cudnn.benchmark性能测试

我们可以通过一个简单的测试来比较cudnn.benchmark=True和cudnn.benchmark=False的训练速度。 首先，我们生成一个卷积神经网络模型：

import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        return x
net = Net().to(device)

然后，我们生成一个随机的输入数据：

import torch
data = torch.randn(64, 3, 256, 256).to(device)

接着，我们分别测试cudnn.benchmark=True和cudnn.benchmark=False的训练速度：

import time
# cudnn.benchmark=True
torch.backends.cudnn.benchmark = True
start = time.time()
for i in range(100):
    output = net(data)
end = time.time()
print("cudnn.benchmark=True: {:.4f} s/epoch".format((end - start) / 100))
# cudnn.benchmark=False
torch.backends.cudnn.benchmark = False
start = time.time()
for i in range(100):
    output = net(data)
end = time.time()
print("cudnn.benchmark=False: {:.4f} s/epoch".format((end - start) / 100))

测试结果表明，启用cudnn.benchmark能够显著提高训练速度。

四、cudnn.benchmark的应用场景

cudnn.benchmark通常用于对于硬件条件和输入数据尺寸一定的情况下，提升卷积神经网络的训练速度和效率。 使用cudnn.benchmark的另一个应用场景是进行模型优化。在模型优化过程中，我们通常会对比不同卷积算法的运行速度和效率。使用cudnn.benchmark能够快速寻找最优算法，从而节省优化时间。

五、总结

cudnn.benchmark是PyTorch和TensorFlow深度学习框架中的一个参数，能够自动调优卷积算法从而提升训练速度和效率。使用cudnn.benchmark需要注意以下几点：需要在训练前进行设置、对于输入数据尺寸变化较大的情况下可能会导致性能降低、结果不可重复、并且通常用于硬件条件和输入数据尺寸一定的情况下，提升卷积神经网络的训练速度和效率。在模型优化过程中，使用cudnn.benchmark能够快速寻找最优算法，从而节省优化时间。

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