torch.backends.cudnn.benchmark 碎碎念

zhihu还不错的相关介绍 不过按这个文章的说法 加速原理是开始会搜索并缓存最优的卷积结构，如果输入尺寸一直变的话，还可能变慢，看看yolov5的写法

def init_seeds(seed=0):
    torch.manual_seed(seed)

    # Speed-reproducibility tradeoff https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html
    if seed == 0:  # slower, more reproducible
        cudnn.deterministic = True
        cudnn.benchmark = False
    else:  # faster, less reproducible
        cudnn.deterministic = False
        cudnn.benchmark = True

v5中seed取1，不过v5的img_size固定了，不像v3