在PyTorch中训练模型时,为了确保实验的可重复性,设置随机数种子是非常重要的步骤。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 opti...
所以我们可以通过设置固定的随机种子来保证每次训练开始时的网络初始化参数是保持一致的,下面会说明。 首先是自定义初始化,自定义初始化: 可以用apply()函数初始化,可选用pytorch提供的多种初始化函数,apply函数会递归地搜索网络内的所有module并把参数表示的函数应用到所有的module上。 多种初始化函数: torch.nn.init...
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...
如果设置了nn.LSTM的dropout参数,是无法通过随机种子的固定来复现实验结果的; 在数据预处理阶段使用了随机初始化的nn.Embedding,并将其通过持久化方式pickle、cpickle保存了下来。再次使用时,通过pickle.load()读取,即使固定了随机数种子,此时读取到的nn.Embedding()中的weight与当初保存下来的weight是不同的。 numpy随...
深度学习中随机种子的初始化: 设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的。 1. gpu: torch.cuda.manual_seed(args.seed)# torch.cuda.manual_seed()为当前GPU设置随机种子if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed)# 如果使用多个GPU,应该使用torch.cuda.manual_seed_all()为所有的GPU设置种子。if ar...
一、初始化随机数种子 import torch import random import numpy as np def set_random_seed(seed = 10,deterministic=False,benchmark=False): random.seed(seed) np.random(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) if deterministic: ...
1 随机种子设置 随机函数是最大的不确定性来源,包含了模型参数的随机初始化,样本的shuffle。 PyTorch 随机种子 python 随机种子 numpy 随机种子 # PyTorch import torch torch.manual_seed(0) # python import random random.seed(0) # Third part libraries ...
利用随机数种子来使pytorch中的结果可以复现 在神经网络中,参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果,当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的,在pytorch中,通过设置随机数种子也可以达到这么目的。 在百度如何设置随机数种子时,搜到的方法通常是:...
关于参数初始化,主要的就是一些数学中的分布,比如正态分布、均匀分布等等。 1、pytorch (1)自定义可训练参数 说明:像这种normal_()最后带下划线的是对原始的数据进行操作。 当然还有一些像:torch.zeros()、torch.zeros_()、torch.ones()、torch.ones_()等函数; ...
深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数,而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感,下面介绍Pytorch中随机种子的设置及其原理。 1. Pytorch随机种子设置 在同一开发环境中,随机数种子seed确定时,模型的训练结果将始终保持一致。