from pytorch_lightning import seed_everything # 模型定义的过程略过,直接到主函数调用该方法即可 if "__name__" = "__main__": init_seed = 42 seed_everything(init_seed) # 固定随机种子 # 下面进行实例化代码,略过 save_hyperparameters (保存超参数) 这也是我查看官方文档之后,学会了这个方法,改变...
一、设置全局种子 首先,我们需要设置全局种子以确保实验的可重复性。在Pytorch-lightning中,我们可以使用seed_everything函数方便地设置全局种子。 from pytorch_lightning import seed_everything seed = 42 seed_everything(seed) 二、定义模型 接下来,我们需要定义深度学习模型。以一个简单的全连接网络为例,我们可以...
pl_seed.seed_everything(random_seed) 1. 在上面的代码中,我们调用了seed_everything方法,并传入了之前设置的随机种子。这样,我们就完成了使用seed_everything方法的操作。 总结起来,使用seed_everything' from 'pytorch_lightning.utilities.seed方法的流程如下: 导入相关库。 设置随机种子。 使用seed_everything方法。
那么就剩下一个了:导入错误,导入方式‘from pytorch_lightning.utilities.seed import seed_everything’不适用了,查找官方网址,改成‘from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer, seed_everything’,解决 官网地址旧:pytorch_lightning.utilities.seed — PyTorch Lightning 1.0.8 documentation (pytorch-ligh...
from pytorch_lightning import seed_everything import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. SET SEED # 首先设置随机数种子 seed_everything(seed=42) 1. 2. # 定义模型 class LightningMNISTClassifier(pl.LightningModule): ...
种子初始化错误困扰着许多开源深度学习项目。为避免该错误,请在 `worker_init_fn` 中定义工作进程的进程种子。从 PyTorch Lightning 1.3 开始,这会使用 `seed_everything(123, workers=True)` 自动处理。 从PyTorch 1.8 开始,可以使用可选的 `prefetch_factor` 参数更好地控制加载性能行为。将此设置为更高的整数...
有些工具库中已经给出了类似的函数,但效果需要自己实验确定,比如 pytorch_lightning.seed_everything 中就没有去除 cudnn 对于卷积操作的优化,很多情况下仍然无法复现。建议使用上面给出的代码,至少在我的实验中一直是可以实现稳定复现的。 2 『第二种情况...
lightning 提供了一种设置全局随机数种子的方法,能把 numpy、python 和 torch 的随机数种子都固定住,很适合调参。 若dataloader 设置了多 worker,这个方法也能照顾到。保证每次重置获取的 batch 都一样。 importpytorch_lightningaspl pl.seed_everything(42, workers=True)...
种子初始化错误困扰着许多开源深度学习项目。为避免该错误,请在 `worker_init_fn` 中定义工作进程的进程种子。从 PyTorch Lightning 1.3 开始,这会使用 `seed_everything(123, workers=True)` 自动处理。 从PyTorch 1.8 开始,可以使用可选的 `prefetch_factor` 参数更好地控制加载性能行为。将此设置为更高的整数...
from pytorch_lightning import seed_everything from annotator.util import resize_image, HWC3 from annotator.canny import CannyDetector from cldm.model import create_model, load_state_dict from cldm.ddim_hacked import DDIMSampler apply_canny = CannyDetector() ...