Benchmark模式会提升计算速度，但是由于计算中有随机性，每次网络前馈结果略有差异。
torch.backends.cudnn.benchmark = True
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如果想要避免这种结果波动，设置：
torch.backends.cudnn.deterministic = True
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总的来说，大部分情况下，设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题。
一般来讲，应该遵循以下准则：
- 如果网络的输入数据维度或类型上变化不大，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = true 可以增加运行效率；
- 如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化的话，会导致 cnDNN 每次都会去寻找一遍最优配置，这样反而会降低运行效率。
来源：oschina
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