浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

1. 什么是pytorch和torch.backends.cudnn

PyTorch是一个基于python的自动求导机制的深度学习库，它可以帮助我们更加高效地完成模型的搭建、训练和预测等任务。而torch.backends.cudnn则是PyTorch的一个后端，也是让PyTorch能够在GPU上高效运行的核心组件之一。

2. torch.backends.cudnn的作用

作为PyTorch的一个后端，torch.backends.cudnn主要负责调用GPU进行计算的操作，从而优化模型训练过程中的速度和效率。具体来说，它主要有以下作用：

2.1 加速计算

使用torch.backends.cudnn可以加速卷积神经网络的计算，尤其是在使用GPU进行计算的情况下。通过对计算过程进行优化，torch.backends.cudnn可以大大提高模型训练和预测的速度，让我们能够更加高效地完成深度学习任务。

import torch
# 设置使用GPU进行计算
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 使用torch.backends.cudnn加速计算
torch.backends.cudnn.benchmark = True
# 定义模型
model = MyModel().to(device)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('[Epoch %d] loss: %.3f' %
          (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))
print('Finished Training')

2.2 保证精度

torch.backends.cudnn还可以保证计算的精度，避免出现计算过程中出现的不可预测的错误。通过对计算精度的控制，我们可以让模型更加稳定地进行训练和预测，从而获得更加准确的结果。

3. torch.backends.cudnn的设置

在使用torch.backends.cudnn的时候，我们还需要对一些相关的参数进行设置。下面是一些常用的设置：

3.1 torch.backends.cudnn.enabled

开启或关闭torch.backends.cudnn。

默认为True，表示使用torch.backends.cudnn进行加速。

import torch
# 设置使用GPU进行计算
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 关闭torch.backends.cudnn
torch.backends.cudnn.enabled = False
# 定义模型
model = MyModel().to(device)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('[Epoch %d] loss: %.3f' %
          (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))
print('Finished Training')

3.2 torch.backends.cudnn.benchmark

是否使用benchmark模式。

默认为False，表示使用默认的cudnn计算算法。设置为True可以让torch自动寻找最优的算法，从而提高计算速度。

import torch
# 设置使用GPU进行计算
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 使用torch.backends.cudnn加速计算
torch.backends.cudnn.benchmark = True
# 定义模型
model = MyModel().to(device)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('[Epoch %d] loss: %.3f' %
          (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))
print('Finished Training')

3.3 torch.backends.cudnn.deterministic

是否使用deterministic模式。

默认为False，表示不进行算法的重现性工作。设置为True可以保证算法的重现性和计算的稳定性，但是会降低計算速度。

import torch
# 设置使用GPU进行计算
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 使用torch.backends.cudnn加速计算并且使用deterministic模式
torch.backends.cudnn.benchmark = True
torch.backends.cudnn.deterministic = True
# 定义模型
model = MyModel().to(device)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('[Epoch %d] loss: %.3f' %
          (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))
print('Finished Training')

4. 结语

在深度学习的实践中，使用pytorch进行模型的训练和预测已经变得越来越普遍。而torch.backends.cudnn作为PyTorch的一个重要后端，可以帮助我们优化深度学习模型的计算过程，从而提高模型训练和预测的速度和效率。在使用torch.backends.cudnn的过程中，我们也需要注意一些相关的参数设置，从而得到更好的结果。