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([...
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: ...
def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True 一般情况下,对于同一个工程而言,大家知道这个方法就足够了。 然饿,当我们手上有不止一个工程,且需要同步不同工程当中的某些计算流程的结...
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 : 在需要生成随机数据的实验中,每次实...
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...
1、os.environ[‘PYTHONHASHSEED’] = str(seed) 主要是为了禁止 hash 随机化。 2、torch.manual_seed(seed) 与torch.cuda.manual_seed(seed)的功能是类似的,一个是设置当前 CPU 的随机种子,而另一个是设置当前 GPU 的随机种子,如果存在多个 GPU 可以使用 torch.cuda.manual_seed_all(seed) 对全部 GPU 都...
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(
torch.manual_seed() torch.manual_seed(args.seed) # 为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的。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。 修改随机种子数,可以看到发生了变化。
注释掉 2torch.backends.cudnn...行不起作用。CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR仍然出现,但更早出现在第 300 集左右(585,000 步)。 torch.manual_seed(0) #torch.backends.cudnn.deterministic = True #torch.backends.cudnn.benchmark = False np.random.seed(0) ...