seed =0torch.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 Python & Numpy 如果读取数据的过程采用了随机预处理(如RandomCrop、RandomHorizontalFlip等),那么对Python、Numpy的随机数生成器也需要设置种子。
importtorch# 导入PyTorch库importrandom# 导入随机库,用于设置python的随机种子importnumpyasnp# 导入NumPy库,通常用于数值计算 1. 2. 3. 2. 定义设置随机种子的函数 为了方便管理,我们可以定义一个函数,用于统一设置各种库的随机种子。 defset_seed(seed):"""设置随机种子"""torch.manual_seed(seed)# 设置PyTo...
步骤1:导入必要的库和模块 首先,我们需要导入PyTorch库和其他必要的模块,包括torch、torchvision和numpy。在Python中,可以使用import语句导入这些库和模块。下面是相应的代码示例: importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnp 1. 2. 3. 步骤2:设置随机数种子 为了设置随机数种子,我们需要在训练模型之前调用torch.manual_...
首先,你需要导入PyTorch库。如果你还没有安装PyTorch,可以通过pip install torch来安装。 python import torch 调用torch.manual_seed()函数设置全局随机种子: 使用torch.manual_seed()函数可以设置CPU上的全局随机种子。这个函数接受一个整数参数,作为随机种子。 python seed = 42 # 你可以使用任何整数作为种子 torch...
Pytorch随机种子设置 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportrandomimportosimporttorch defseed_torch(seed=1029):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)#ifyou are using mul...
Pytorch 随机数种子设置 一般而言,可以按照如下方式固定随机数种子,以便复现实验: # 来自相关于 GCN 代码: 例如 grand.py 等的代码parser.add_argument('--seed',type=int, default=42,help='Random seed.') np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda:...
Pytorch设置随机数种子(保证结果可复现) random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed_all(args.seed) 参考博客链接: https://blog.csdn.net/qq_43340256/article/details/131576667...
1、随机种子 固定的随机种子是保证可复现性最常用的手段,其中包括random、numpy、以及PyTorch自身的随机种子等,如基本种子、cuda种子、多gpu种子等,此外还需要固定环境变量中的PYTHONHASHSEED。 # seed init. random.seed(seed) np.random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) ...
在Python中,我们可以使用random.seed()函数来设置随机种子。例如: import random random.seed(42) 这将设置随机种子为42。请注意,这种方法只会影响Python标准库中的随机函数,而不会影响PyTorch或TensorFlow中的随机过程。在PyTorch中设置随机种子在PyTorch中,我们可以使用torch.manual_seed()函数来设置随机种子。例如: ...
importtorchimportnumpyasnpimportrandomdefset_random_seed(seed):torch.manual_seed(seed)# PyTorch种子np.random.seed(seed)# NumPy种子random.seed(seed)# Python内置随机种子# 设置10组随机数种子foriinrange(10):set_random_seed(i)# 生成一些随机数random_tensor=torch.randn(2,2)print(f"Seed:{i}, Ran...