步骤1:导入PyTorch库 首先,你需要导入PyTorch库,这是所有操作的基础。 importtorch# 导入PyTorch库,用于后续操作 1. 步骤2:查看当前随机数种子 在PyTorch中,可以使用torch.initial_seed()函数查看当前的随机数种子。 current_seed=torch.initial_seed()# 获取当前随机数种子print(f"Current random seed:{current_seed...
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...
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...
以下是一个详细的步骤指南,包括导入PyTorch库、初始化模型参数、设置随机数种子以及开始模型训练: 导入PyTorch库: 首先,需要导入PyTorch库以及其他可能用到的库。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim 初始化模型参数: 在定义模型时,可以初始化模型的参数。这可以通过自定义初始...
PyTorch等概率随机取样与PyTorch随机数种子引言在机器学习和深度学习的应用场景中,数据集的随机取样和随机数种子(Random Seed)的设置对于实验的复现性和结果的可比性具有至关重要的影响。等概率随机取样可以确保每个样本被选择的概率相等,从而避免某些样本被过度选择或者某些样本从未被选择的情况。同时,随机数种子可以确保不...
pytorch 随机数种子 https://zhuanlan.zhihu.com/p/391875795 https://zhuanlan.zhihu.com/p/419063125 可复现性 在硬件设备(CPU、GPU)不同时,完全的可复现性无法保证,即使随机种子相同。但是,在同一个设备上,应该保证可复现性。具体做法是,在程序开始的时候固定torch的随机种子,同时也把numpy的随机种子固定。 np...
Pytorch中设计随机数种子的必要性 简介: 一、在Pytorch中,我们可以用内置函数randn生成用户所需要的tensor,如:t.randn(x,y)来随机生成x行y列的tensor,下面代码中随机生成8行1列的tensor。 import torch as tx = t.randn(8,1)print(x) 二、值得注意的是,每次重新运行生成的tensor大小一样但是内置元素大小不...
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。设置随机种子是为了确保每次生成固定的随机数,这就使得每次实验结果显示一致了,有利于实验的比较和改进。 解析 为CPU中设置种子,生成随机数 torch.mamual_seed(seed) 为特定GPU设置种子,生成随机数 ...
实际上,设置随机数生成种子的作用是:不管你重复执行多少次这段代码,得到的随机数都是这三个值。 同样的道理,也可以手动设置GPU的随机数生成种子: torch.cuda.manual_seed(seed) #设置当前GPU的随机数生成种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) #设置所有GPU的随机数生成种子 再回过头想一下这个seed到底是在干...
在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.rand_like() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦。