在PyTorch中设置随机数种子是一个确保实验可复现性的重要步骤。以下是如何在PyTorch中设置随机数种子的详细步骤,包括代码示例: 导入必要的库: 首先,我们需要导入PyTorch以及其他可能需要的库,如NumPy和Python的random模块。 python import torch import numpy as np import random 调用库函数设置全局随机数种子: 使用tor...
importtorch# 设置随机数种子seed=42torch.manual_seed(seed) 1. 2. 3. 4. 5. 2. 设置CUDA随机数种子 如果你使用的是GPU训练,还需要设置CUDA的随机数种子,可以通过torch.cuda.manual_seed(seed)来实现。 # 设置CUDA随机数种子torch.cuda.manual_seed(seed) 1. 2. 3. 设置Python的随机数种子 除了设置PyT...
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...
torch.backends.cudnn.deterministic =Truetorch.backends.cudnn.benchmark =False 即使设置了随机数种子,当改写了几行代码,即使期望实现功能完全相同,但也可能无法复现原来的结果 原因在于:随机数是顺序生成的,如果中间被额外的步骤多调用了一次随机数生成器,就会导致最终的结果完全不同。 例如:优化loss1+λ×loss2lo...
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...
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开始处添加以下代码: defsetup_seed(seed):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic=True# 设置随机数种子setup_seed(20...
2. PyTorch seed = 0 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 3. 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...
在使用PyTorch时，通过设置随机数种子可以在gpu或cpu上确保训练结果的一致性。这样做能固定每一次的训练结果，使得结果可复现。关于特定问题，记录如下：1.在实验中，若设置了nn.LSTM的dropout参数，使用随机种子固定来复现实验结果可能会遇到困难。这似乎是一个cuDNN的bug，此现象有待进一步验证。相关讨论见...
首先设置任意种子: SEED=666 对于pytorch torch.manual_seed(SEED) torch.cuda.manual_seed_all(SEED) np.random.seed(SEED) random.seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic = True tensorflow在使用gpu时由于cudnn中分配GPU多线程的随机问题,复现结果需要NVIDIA官方的一个tensorflow gpu库,支持tf版本1.14-2...
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_seed()函数,并传入一个整数...