The final values of k,b is tensor([2.9166], requires_grad=True), tensor([1.0506], requires_grad=True) 比较接近3和1,但是和numpy的结果有微小差别,那是因为随机数的种子虽然都是42,但是对于numpy和PyTorch的效果还是不同的。 这里有两个小点需要解释一下: 1)with torch.no_grad()告诉PyTorch,下面被它...
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.manual_seed(42):设置PyTorch CPU...
PyTorch随机数种子随机数种子是用来控制随机过程的整数,设置随机数种子可以确保实验的复现性。在PyTorch中,我们可以通过设置torch.manual_seed(seed)来设置随机数种子,其中seed是一个整数。当设置了相同的随机数种子时,每次运行实验都会得到相同的结果。以下是一个简单的例子,说明如何在PyTorch中设置随机数种子: import t...
参数/权重的随机初始化(我们只有两个,a和b)——第 3 行和第 4 行; 超参数的初始化(在我们的例子中,只有学习率和epoch 数)——第 9 行和第 11 行; 确保始终初始化随机种子,以确保结果的可重复性。像往常一样,随机种子是42,这是人们可能选择的所有随机种子中最小的随机性:-) 对于每个时期,有四个训练...
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)ifargs.cuda:...
importrandom# 引入随机库importnumpyasnp# 引入NumPy库importtorch# 引入PyTorch库 1. 2. 3. 2. 设置Python内置随机库的种子 random.seed(42)# 设置Python随机库的种子为42 1. 3. 设置NumPy的种子 np.random.seed(42)# 设置NumPy的随机种子为42
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 ...
最后这个函数定义了一个随机种子。如果想要重现一个特定的训练实例,每次使用相同的种子时,随机权重和优化器初始化都是相同的。 def set_seed(seed: int = 42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)torch.backends.cudnn.dete...
torch.manual_seed(42)# 设置随机种子以确保可重复性# 设置所有GPU的随机种子torch.cuda.manual_seed_all(42) model = MyModel() model.apply(weights_init) 注:在初始化时,需要为所有的进程设置好相同的随机种子,不然weights_init的结果也会不一样。
上述代码的作用是导入了 random 和 numpy 库,并设置了随机种子值 seed_val 为 42,这一步骤的目的是为了在后续的训练过程中,当涉及到随机操作时(如数据的随机打乱等),能够保证每次运行得到相同的结果,便于模型的复现和调试。 (二)训练阶段 接下来进入正式的训练阶段,训练过程会按轮次(epoch)进行。