MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT是一个环境变量,用于设置MXNet深度学习框架中的CUDNN自动调优功能。CUDNN是NVIDIA提供的用于深度学习加速的库,而MXNet是基于CUDNN进行深度学习计算的框架之一。
MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT有以下几个可选值:
CUDNN自动调优功能可以根据当前GPU的硬件配置和运行时的情况,自动选择最佳的卷积算法和内存分配策略,以提高深度学习计算的性能。启用该功能可以让MXNet根据当前环境自动选择最佳的CUDNN算法,从而达到更好的性能。
设置MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT的方法取决于操作系统和使用的命令行工具。以下是在Linux系统中使用bash命令行设置MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT的示例:
export MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT=1
以上命令将MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT设置为1,启用CUDNN自动调优功能。
在MXNet中,使用CUDNN自动调优功能的示例代码如下:
import mxnet as mx
# 设置MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT环境变量
mx.test_utils.set_default_context(mx.gpu(0))
# 创建一个神经网络模型
net = mx.gluon.nn.Sequential()
net.add(mx.gluon.nn.Dense(10))
# 设置训练参数
ctx = mx.gpu(0)
net.initialize(ctx=ctx)
trainer = mx.gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd')
# 训练模型
data = mx.nd.random.uniform(shape=(64, 10), ctx=ctx)
label = mx.nd.random.uniform(shape=(64,), ctx=ctx)
with mx.autograd.record():
output = net(data)
loss = mx.gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()(output, label)
loss.backward()
trainer.step(1)
以上代码中,通过调用mx.test_utils.set_default_context(mx.gpu(0))
设置了MXNet的默认上下文为GPU 0,并启用了CUDNN自动调优功能。
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