1、os.environ[‘PYTHONHASHSEED’] = str(seed) 主要是为了禁止 hash 随机化。 2、torch.manual_seed(seed) 与torch.cuda.manual_seed(seed)的功能是类似的,一个是设置当前 CPU 的随机种子,而另一个是设置当前 GPU 的随机种子,如果存在多个 GPU 可以使用 torch.cuda.manual_seed_all(seed) 对全部 GPU 都...
随机种子对于结果影响较大。在代码中固定了随机种子,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: 为什么使用相同的网络结构,跑出来的效果完全不同,用的学习率,迭代次数,batch size 都是一样?固定随机数种子是非常重要的。但是如果你使用的是PyTorch等框架,还要看一下框架的种子是否固定了。还有,如果你用...
1.针对CPU上的随机数生成器：在PyTorch中，有一个全局的随机数生成器。为了确保结果的重现性，可以通过...
深度学习训练中,固定随机种子是要考虑运行速度与可复现之间的利弊,确定性操作通常比非确定性操作慢。如果是同一台机器固定随机种子好办,不同机器与pytorch版本复现要麻烦一点(目前我也不会)。另外,如果使用Lstm-gpu程序,pytorch有的版本不支持torch.backends.cudnn.enabled = True,如1.4版本不支持,建议换版本pip insta...
pytorch固定随机种子 pytorch随机种子作用PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它支持使用随机种子来控制随机性。在PyTorch中,固定随机种子可以确保实验的可重复性,而随机种子则用于初始化随机数生成器。本文将详细介绍PyTorch固定随机种子和PyTorch随机种子作用。一、PyTorch固定随机种子在PyTorch中,可以使用torch.manual_seed...
在PyTorch 中我们一般使用如下方法固定随机数种子。这个函数的调用尽量放在所有 import 之后,其他代码之前。 defseed_everything(seed): torch.manual_seed(seed)# Current CPU torch.cuda.manual_seed(seed)# Current GPU np.random.seed(seed)# Numpy m...
可以参考参考 TabChen：tensoflow 和 pytorch 实验可复现的相关设置22 赞同 · 1 评论文章 ...
在PyTorch中我们一般使用如下方法固定随机数种子。这个函数的调用尽量放在所有import之后,其他代码之前。 defseed_everything(seed):torch.manual_seed(seed)# Current CPUtorch.cuda.manual_seed(seed)# Current GPUnp.random.seed(seed)# Numpy modulerandom.seed(seed)# Python random moduletorch.backends.cudnn.be...
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。
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。