随机种子对于结果影响较大。在代码中固定了随机种子,固定随机种子主要用于调整超参数、改进模型结构、优化算法: 为什么使用相同的网络结构,跑出来的效果完全不同,用的学习率,迭代次数,batch size 都是一样?固定随机数种子是非常重要的。但是如果你使用的是PyTorch等框架,还要看一下框架的种子是否固定了。还有,如果你用...
基于随机种子来实现代码中的随机方法,能够 保证多次运行此段代码能够得到完全一样的结果,即保证结果的 可复现性,这样 别人跑你的代码的时候也能够很好地复现出你的结果。 4.PyTorch 中随机种子的设置方法 在使用 PyTorch 时,如果希望通过设置随机数种子,在 GPU 或 CPU 上固定每一次的训练结果,则需要在程序执行的...
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 设置Python哈希种子,为了禁止hash随机化,使得实验可复现 np.random.seed(seed) # numpy的随机性 torch.manual_seed(seed) # torch的CPU随机性,为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # torch的GPU随机性,为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_...