在PyTorch中固定随机数种子是确保实验可重复性的关键步骤。以下是关于如何在PyTorch中固定随机数种子的详细解答,包含必要的代码片段: 1. 导入PyTorch库 首先,需要导入PyTorch库以便使用其提供的功能。 python import torch 2. 调用torch.manual_seed()函数 为了固定CPU上的随机数种子,需要调用torch.manual_seed()函数...
设置随机种子的步骤 在PyTorch中,我们可以通过设置多个库的随机种子来固定所有的随机因素。以下是设置随机种子的代码示例: importtorchimportnumpyasnpimportrandomdefset_random_seed(seed:int):"""设置随机种子"""random.seed(seed)# Python内置的随机数生成器np.random.seed(seed)# NumPy的随机数生成器torch.manual...
在PyTorch的DataLoader函数中为不同的work设置初始化函数,确保您的dataloader在每次调用时都以相同的顺序加载样本(随机种子固定时)。如果进行裁剪或其他预处理步骤,请确保它们是确定性的。 对于不同线程的随机数种子设置,主要通过DataLoader的worker_init_fn参数来实现。默认情况下使用线程ID作为随机数种子。 # 设置每个读...
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...
Pytorch实验 问题描述 Pytorch实验中每次结果不一致,复现困难,同样的模型数据和参数,跑出效果好的模型变成小概率事件。 `` 原因分析: 尝试固定住电脑的随机数,排除随机数的干扰。 解决方案: np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) #CPU随机种子确定 ...
1.固定在深度学习中,随机种子主要影响初始化模型参数、打乱数据输入的shuffle操作、随机dropout操作。 2.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 二.pytorch/tensorflow随机种子设置 在main.py调用以下函数即可 pytorch: def seed_torch(seed=42): ...
pytorch固定随机种子复现实验结果 固定随机种子的步骤请参考:https://zhengyujie.cn/2291.html 这里我主要讲一下模型在复现结果遇到的一些问题。 首先在固定随机种子之后,每次模型训练出来的结果一定是一样的,如果不相同,那么说明训练过程中一定还有一部分随机性操作没有被固定。
[PyTorch]固定随机数种子 在train.py文件夹里面固定三次 # Set the random seed manually for reproducibility. np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) if torch.cuda.is_available(): if not args.cuda: print('WARNING: You have a CUDA device, so you should probably run with --...
例如,数据预处理、增强方式采用了概率,若没有设置固定的随机种子,结果可能不同。例如常用数据增强库albumentations就采用了Python的随机产生器;训练数据集被随机打乱了顺序,也可能用到 PyTorch、Python、Numpy 中的 shuffle,如果随机种子不固定,那么每次打乱顺序也不一样,导致最终结果不能复现。
# 调用函数,设置随机种子为73 get_random_seed(73) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 上述是使用 PyTorch 时比较常见的设置随机种子的代码。通常来说,在不同的 CPU 和 GPU 上,即使设置了相同的随机种子,也不能够保证能复现出相同的结果。但是理论上,在同一设备上是能够进行复现的,一般需要在...