6、TORCH.BACKENDS

淡淡的烟草味﹌ 2022-10-09 00:36 23阅读 0赞

torch.backends 控制 PyTorch 支持的各种后端的行为。

这些后端包括：

*  `torch.backends.cuda`
 *  `torch.backends.cudnn`
 *  `torch.backends.mkl`
 *  `torch.backends.mkldnn`
 *  `torch.backends.openmp`

## torch.backends.cuda ##

`torch.backends.cuda.``is_built`()

返回 PyTorch 是否使用 CUDA 支持构建。 请注意，这并不一定意味着 CUDA 可用； 只是如果这个 PyTorch 二进制文件在一台带有工作 CUDA 驱动程序和设备的机器上运行，我们将能够使用它。

`torch.backends.cuda.matmul.``allow_tf32`

`控制 TensorFloat-32 张量核心是否可用于 Ampere 或更新 GPU 上的矩阵乘法的布尔值。 请参阅安培设备上的 TensorFloat-32(TF32)。`

`torch.backends.cuda.``cufft_plan_cache`

`cufft_plan_cache 缓存 cuFFT 计划`

size

一个只读整数，显示当前在 cuFFT 计划缓存中的计划数。

max\_size

控制 cuFFT 计划的缓存容量的 int。

`clear`()

Clears the cuFFT plan cache.

## torch.backends.cudnn ##

`torch.backends.cudnn.``version`()

返回 cuDNN 的版本

`torch.backends.cudnn.``is_available`()

返回一个布尔值，指示 CUDNN 当前是否可用。

`torch.backends.cudnn.``enabled`

`控制是否启用 cuDNN 的布尔值。`

`torch.backends.cudnn.``allow_tf32`

`控制 TensorFloat-32 张量核心在 Ampere 或更新 GPU 上的 cuDNN 卷积中可以使用的位置的布尔值。 请参阅安培设备上的 TensorFloat-32(TF32)。`

`torch.backends.cudnn.``deterministic`

`一个布尔值，如果为 True，则导致 cuDNN 仅使用确定性卷积算法。另请参阅 torch.are_deterministic_algorithms_enabled() 和 torch.use_deterministic_algorithms()。`

`torch.backends.cudnn.``benchmark`

`一个布尔值，如果为 True，则导致 cuDNN 对多个卷积算法进行基准测试并选择最快的。`

## torch.backends.mkl ##

`torch.backends.mkl.``is_available`()

返回 PyTorch 是否使用 MKL 支持构建。

## torch.backends.mkldnn ##

`torch.backends.mkldnn.``is_available`()

返回 PyTorch 是否使用 MKL-DNN 支持构建。

## torch.backends.openmp ##

`torch.backends.openmp.``is_available`()

返回 PyTorch 是否使用 OpenMP 支持构建。

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