当你设置一个随机种子时,接下来的随机算法生成数根据当前的随机种子按照一定规律生成。随机种子作用域是在设置时到下一次设置时。要想重复实验结果,设置同样随机种子即可。 1.2. 语法 torch.manual_seed(seed) 1.3. 参数 seed,int类型,CPU生成随机数的种子。取值范围为[-0x8000000000000000, 0xffffffffffffffff],十...
manual_seed 范围 在深度学习框架PyTorch中，函数torch.manual_seed(seed)用于设置随机数种子，以确保在相同的种子下生成的随机数序列是可重现的。 对于torch.manual_seed(seed)函数，seed可以是任意整数。然而，需要注意的是，具体有效的种子范围取决于你使用的计算设备和编程环境。 在大多数情况下，常见的有效种子范围...
torch.manual_seed(seed)用法及注意事项 torch.manual_seed(0) 是 PyTorch 中的函数调用,用于设置随机数生成器的种子。通过指定种子值,我们可以确保每次运行代码时生成的随机数序列是相同的,这样有助于保持实验的可复现性。 在深度学习中,训练过程中的随机化(例如权重初始化、数据采样等)可能会影响模型的性能和结果...
manual_seed(seed) #设置特定GPU生成随机数的种子 torch.cuda.manual_seed(seed) #设置所有GPU生成随机数的种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) 但实际上 torch.manual_seed(seed) 就足够了,不需要分cpu和gpu。 例如: import torch if torch.cuda.is_available(): print("gpu cuda is available!") ...
这篇文章主要介绍“PyTorch中torch.manual_seed()如何使用”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“PyTorch中torch.manual_seed()如何使用”文章能帮助大家解决问题。 一、torch.manual_seed(seed) 介绍 torch.manual_seed(seed) 功能描述 ...
myseed = 45216 使用方法: 为CPU中设置种子,生成随机数 torch.manual_seed(myseed) 为特定GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed(myseed) 为所有GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed_all(myseed) 解释: 在实验中需要生成随机数据的时候,每次实验都需要生成数据。设置随机种子是为了确保每次生...
返回一个 torch.Generator对象。 myseed = 43709 # 自己任意设的 torch.manual_seed(my... TORCH.MANUAL_SEED 设置生成随机数的种子。返回一个 torch.Generator对象。 myseed=43709# 自己任意设的torch.manual_seed(myseed) 关于参数 种子( int ) – 所需的种子。值必须在包含范围 [-0x8000_0000_0000_...
代码演示 torch.manual_seed(1) torch.rand(1,2) 无论执行多少次,(注意是一起执行这两行代码),输出的结果都是一样的 若去掉torch.manual_seed(1)直接torch.rand(1,2) 则生成的结果是不一样的 参数seed 的理解 可以理解为一个rand 的index,index相同,则rand的结果是相同的 ...
目录torch.manual_seed(int seed) 使用原因: 代码演示 参数 seed 的理解 CPU和GPU使用 示例 转载 torch.manual_seed(int seed) 使用原因: 在需要生成随机数据的实验中,每次实验都需要生成数据,为了确保每次运行.py文件时,生成的随机数都是固定的。 设置随机种子可以确保每次生成固定的随机数,这就使得每次实验结果...