cuDNN使用非確定性算法，并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False來進行禁用
如果設置為torch.backends.cudnn.enabled =True，說明設置為使用使用非確定性算法
然后再設置：
torch.backends.cudnn.benchmark = true
那么cuDNN使用的非確定性算法就會自動尋找最適合當前配置的高效算法，來達到優(yōu)化運行效率的問題
一般來講，應該遵循以下準則：
- 如果網絡的輸入數(shù)據維度或類型上變化不大，設置 torch.backends.cudnn.benchmark = true 可以增加運行效率；
- 如果網絡的輸入數(shù)據在每次 iteration 都變化的話，會導致 cnDNN 每次都會去尋找一遍最優(yōu)配置，這樣反而會降低運行效率。
所以我們經常看見在代碼開始出兩者同時設置：
torch.backends.cudnn.enabled = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True
