torch.initial_seed():返回生成随机数的原始种子值 torch.manual_seed(4) torch.initial_seed() # 4 torch.set_rng_state():设定随机生成器状态 参数: new_state(ByteTensor) -- 期望的状态 torch.default_generator:默认的随机生成器。 等于 8.2 随机数满足的分布 ...
torch.manual_seed(0) 1. 除了设置 PyTorch 的种子,我们还可以设置 Python 内置的随机库和 NumPy 库的种子,以保证所有涉及到随机数的操作都使用相同的随机数序列。 random.seed(0)np.random.seed(0) 1. 2. 现在,我们已经设置了种子,我们可以查看当前设定的种子。PyTorch 提供了torch.initial_seed()方法用于查...
一、Pytorch seed setting method 1、随机种子 2、训练使用不确定的算法 3、数据加载DataLoader 4、其他特殊情况:lstm dropout 5、Pytorch可复现性完整设置 二、Pytorch-lightning seed setting method 保证训练结果的一致和可复现,在算法迭代训练过程中非常重要,否则由于随机性非常容易导致判断错误和干扰算法优化方向。
PyTorch提供了一个函数torch.initial_seed()来获取当前的随机种子。 torch.initial_seed() 返回当前的随机种子。发布于 4 月前 本站已为你智能检索到如下内容,以供参考: 🐻 相关问答 7 个 1、使用pytorch时导入报错“No module named 'with_mobilenet'” 2、获取某widget中的所有QObject 3、entity获取之后如何...
defseed_everything(seed): torch.manual_seed(seed)# Current CPU torch.cuda.manual_seed(seed)# Current GPU np.random.seed(seed)# Numpy module random.seed(seed)# Python random module torch.backends.cudnn.benchmark =False# Close optimizati...
在子进程中运行torch.initial_seed,返回的就是torch当前的随机数种子,即base_seed + worker_id。因为每个 epoch 开始时,主进程都会重新生成一个base_seed,所以base_seed是随 epoch 变化而变化的随机数。此外,torch.initial_seed返回的是long int类型,而 Numpy 只接受uint类型([0, 2**32 - 1]),所以需要对2...
initial_seed torch.initial_seed() 1. 功能 返回作为Pythonlong生成随机数的初始种子**。** 返回值类型 :int get_rng_state torch.get_rng_state() 1. 功能 返回作为torch.ByteTensor的随机数生成器状态。 返回值类型:Tensor set_rng_state torch.set_rng_state(new_state) ...
torch.random提供了一系列的方法来保存和设置随机数生成器的状态,包括使用get_rng_state函数获取当前随机数生成器状态,set_rng_state函数设置当前随机数生成器状态,并且可以使用manual_seed函数来设置随机种子,也可使用initial_seed函数来得到程序初始的随机种子。因为神经网络的训练是一个随机的过程,包括数据的输入、权重...
torch.manual_seed(42) new_nn_light = LightNN(num_classes=10).to(device) 为了确保我们已经创建了第一个网络的副本,我们检查其第一层的范数。如果匹配,则我们可以安全地得出结论,这些网络确实是相同的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # Print the norm of the first layer of the init...
use ``torch.initial_seed()`` to access the PyTorch seed for each worker in :attr:`worker_init_fn`, and use it to set other seeds before data loading. .. warning:: If ``spawn`` start method is used, :attr:`worker_init_fn` cannot be an ...