本文简要介绍python语言中 torch.Generator.manual_seed 的用法。用法:manual_seed(seed) → Generator参数: seed(int) -所需的种子。值必须在 [-0x8000_0000_0000_0000, 0xffff_ffff_ffff_ffff] 范围内。否则,会引发 RuntimeError。使用公式 0xffff_ffff_ffff_ffff + seed 将负输入重新映射为正值。 返回: ...
random.seed(10) print(np.random.random()) 输出: 0.7713 0.7713 """ 道理同1 """ torch.manual_seed() torch.manual_seed(10) print(torch.rand(2) 输出: tensor([0.4581,0.4829]) tensor([0.4581,0.4829]) #torch.manual_seed(10) print(torch.rand(2) 输出: tensor([0.9582,0.3092]) tensor([...
对于深度学习框架，如PyTorch，有专门的种子设置函数来管理模型的随机初始化。调用torch.manual_seed(seed)可以设置CPU上的随机数种子，而torch.cuda.manual_seed(seed)则用于设置CUDA设备上的种子。如果需要在所有CUDA设备上设置种子，可以使用torch.cuda.manual_seed_all(seed)。在进行深度学习实验时，为了...
为CPU中设置种子,生成随机数: torch.manual_seed(number) 1. 为特定GPU设置种子,生成随机数: torch.cuda.manual_seed(number) 1. 为所有GPU设置种子,生成随机数: # 如果使用多个GPU,应该使用torch.cuda.manual_seed_all()为所有的GPU设置种子。 torch.cuda.manual_seed_all(number) 1. 2. 使用原因 : 在需...
5. GPU的seed torch.cuda.manual_seed(int.seed):为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(int.seed):为所有的GPU设置种子 二、pytorch生成随机数 转自集智学园:PyTorch 常用方法总结1:生成随机数Tensor的方法汇总(标准分布、正态分布……)
torch.manual_seed(seed) # 为cpu设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 为所有GPU设置随机种子 cudnn:(对结果影响不大,会影响性能) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.benchmark = False ...
torch.cuda.manual_seed(seed): 设置当前 CUDA 设备的种子。这对使用当前 GPU 进行的随机操作有效,例如在 GPU 上进行的随机参数初始化。 torch.cuda.manual_seed_all(seed): 设置所有可用 CUDA 设备的随机种子,确保在多 GPU 环境中,所有设备的随机数生成行为保持一致。
在PyTorch中,设置CUDA随机数种子的操作特别简单,只需要调用torch.cuda.manual_seed(seed)或者针对多个CUDA设备使用torch.cuda.manual_seed_all(seed),其中seed是你选择的任意整数值。这样做可以确保每次实验都是从相同的初始点开始,从而获得一致的结果。 二、使用PyTorch设置随机数种子...
下面先展示python内置random函数、numpy中的random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed使用方式(注:pytorch仅以CPU为例): seed =1random.seed(seed) np.random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed) torch.manual_seed(seed)list= [1,2,3,4,5,6,7,8,9] ...
torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(