如何设置MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT？

MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT是一个环境变量，用于设置MXNet深度学习框架中的CUDNN自动调优功能。CUDNN是NVIDIA提供的用于深度学习加速的库，而MXNet是基于CUDNN进行深度学习计算的框架之一。

MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT有以下几个可选值：

1. 0：禁用CUDNN自动调优功能。
2. 1：启用CUDNN自动调优功能。

CUDNN自动调优功能可以根据当前GPU的硬件配置和运行时的情况，自动选择最佳的卷积算法和内存分配策略，以提高深度学习计算的性能。启用该功能可以让MXNet根据当前环境自动选择最佳的CUDNN算法，从而达到更好的性能。

设置MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT的方法取决于操作系统和使用的命令行工具。以下是在Linux系统中使用bash命令行设置MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT的示例：

export MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT=1

以上命令将MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT设置为1，启用CUDNN自动调优功能。

在MXNet中，使用CUDNN自动调优功能的示例代码如下：

import mxnet as mx

# 设置MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT环境变量
mx.test_utils.set_default_context(mx.gpu(0))

# 创建一个神经网络模型
net = mx.gluon.nn.Sequential()
net.add(mx.gluon.nn.Dense(10))

# 设置训练参数
ctx = mx.gpu(0)
net.initialize(ctx=ctx)
trainer = mx.gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd')

# 训练模型
data = mx.nd.random.uniform(shape=(64, 10), ctx=ctx)
label = mx.nd.random.uniform(shape=(64,), ctx=ctx)
with mx.autograd.record():
    output = net(data)
    loss = mx.gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()(output, label)
loss.backward()
trainer.step(1)

以上代码中，通过调用mx.test_utils.set_default_context(mx.gpu(0))设置了MXNet的默认上下文为GPU 0，并启用了CUDNN自动调优功能。

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