当使用新的尺度参数的时候，cuDNN 自动从几种算法里面寻找最适合当前配置的高效算法，之后所有相同参数的数据都采用这个算法。但是由于噪声等造成即使在同一个机器也可能会选择不同的算法。因此方便复现、提升训练速度就：torch.backends.cudnn.benchmark = False不需要复现结果、想尽可能提升网络性能：torch.backends.cudnn.benchmark = True

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C语言里面对文件的操作是通过文件指针，以及一些相关的函数，那么C++中是如何对文件进行操作的呢？没错，就是通过 fstream 这个文件流来实现的。当我们使用#include 时，我们就可以使用其中的 ifstream,ofstream以及fstream 这三个类了(ofstream是从内存到硬盘，ifstream是从硬盘到内存)，也就可以用这三个类来定义相应的对象了，这三个类分别代表一个输入文件