你可以使用以下代码设置随机种子: torch.manual_seed(42)# 设置CPU的随机种子为42torch.cuda.manual_seed(42)# 设置GPU的随机种子为42,如果有使用GPUtorch.backends.cudnn.deterministic=True# 确保cudnn的行为可重现torch.backends.cudnn.benchmark=False# 禁用cudnn的自动调优功能 1. 2. 3. 4. 注释: torch....
seed =0torch.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 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的随机数生成器也需要设置种子。
# pytorch 设置随机种子(我试下来是有用的)(万一没用了,参考) def seed_torch(seed=42): random.seed(seed) # python seed os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 设置python哈希种子,for certain hash-based operations (e.g., the item order in a set or a dict)。seed为0的时候表示不用...
多线程情况下,设置每个线程读取的随机种子 设置样本generator # 设置每个读取线程的随机种子 def seed_worker(worker_id): worker_seed = torch.initial_seed() % 2**32 numpy.random.seed(worker_seed) random.seed(worker_seed) g = torch.Generator() # 设置样本shuffle随机种子,作为DataLoader的参数 g.manua...
Pytorch随机数种子设置 Pytorch随机数种⼦设置 ⼀般⽽⾔，可以按照如下⽅式固定随机数种⼦，以便复现实验：# 来⾃相关于 GCN 代码：例如 grand.py 等的代码 parser.add_argument('--seed', type=int, default=42, help='Random seed.')np.random.seed(args.seed)torch.manual_seed(args.seed)if ...
可以经常见到如上的代码。 在训练开始时,参数的初始化是随机的,为了让每次的结果一致,我们需要设置随机种子。在main函数中加入如下语句: torch.manual_seed(args.seed)#为CPU设置随机种子 if cuda: 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设置随机种子发...
1、随机种子 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,如基本种子、cuda种子、多gpu种子等,此外还需要固定环境变量中的PYTHONHASHSEED。 # seed init. random.seed(seed) np.random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # torch seed ini...
一、初始化随机数种子 importtorchimportrandomimportnumpyasnp defset_random_seed(seed =10,deterministic=False,benchmark=False):random.seed(seed)np.random(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)ifdeterministic:torch.backends.cudnn.determi...
可以推断是这里的随机需要给numpy也设置随机数种子。 如果没有涉及其他随机处理的话这两行可以固定pytorch中的随机数。 代码语言:python 代码运行次数:5 复制 Cloud Studio代码运行 SEED=0torch.manual_seed(SEED)torch.cuda.manual_seed(SEED)
设置 importtorchimportnumpyasnpimportrandomdefset_seed(seed:int=7)->None:""" 设置相关函数的随机数种子 :param seed: 随机数种子 :return: None """# 随机数种子设定torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)# CUDA中的一些运算,如对sparse的CUDA...