manual_seed(0) print(torch.rand(1)) # 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数 每次运行test.py的输出结果都相同 tensor([0.4963]) tensor([0.4963]) tensor([0.4963]) 2.3. 不同的随机种子生成不同的值 # test.py import torch torch.manual_seed(1) print(torch.rand(1)...
seed (int)– CPU生成随机数的种子。取值范围为[-0x8000000000000000, 0xffffffffffffffff],十进制是[-9223372036854775808, 18446744073709551615],超出该范围将触发RuntimeError报错。 返回 返回一个torch.Generator对象。 示例 设置随机种子 # test.pyimporttorch torch.manual_seed(0)print(torch.rand(1))# 返回一...
在main函数中加入如下语句: torch.manual_seed(args.seed)#为CPU设置随机种子ifcuda: 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 PyTorch的维护者在回答网友们的问题时表示未来会用torch.manual_seed()同时设置CPU和GPU的种子,不知道现在是否实现了...
myseed = 45216 使用方法: 为CPU中设置种子,生成随机数 torch.manual_seed(myseed) 为特定GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed(myseed) 为所有GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed_all(myseed) 解释: 在实验中需要生成随机数据的时候,每次实验都需要生成数据。设置随机种子是为了确保每次生...
一、torch.manual_seed(seed) 介绍 torch.manual_seed(seed) 功能描述 设置CPU 生成随机数的 种子 ,方便下次复现实验结果。 为CPU 设置 种子 用于生成随机数,以使得结果是确定的。 当你设置一个随机种子时,接下来的随机算法生成数根据当前的随机种子按照一定规律生成。
torch.cuda.manual_seed_all(seed) 2、训练使用不确定的算法 使用的不确定算法算法主要包括两部分: 2.1CUDA卷积优化——CUDA convolution benchmarking torch.backends.cudnn.benchmark = False 当torch.backends.cudnn.benchmark选项为True时候,cuda为了提升训练效率,会自动试运行不同优化的卷积算法,以搜索最优最快的...
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(seed)函数来设置随机种子,其中seed是...
pytorch中的torch.manual_seed(),random.seed(rand_seed)随机数种子,当使用random.seed(rand_seed)设定好种子
TORCH.MANUAL_SEED 设置生成随机数的种子。返回一个 torch.Generator对象。 myseed = 43709 # 自己任意设的torch.manual_seed(myseed) 关于参数 种子( int ) – 所需的种子。值必须在包含范围 [-0x8000_0000_0000_0000, 0xffff_ffff_ffff_ffff] 内。否则,将引发 RuntimeError。使用公式0xffff_ffff_ffff_ff...
pytorch中的torch.manual_seed() 简介:random.seed(rand_seed)随机数种子,当使用random.seed(rand_seed)设定好种子之后,其中rand_seed可以是任意数字,比如10,那么每次调用生成的随机数将会是同一个。 random.seed(rand_seed)随机数种子,当使用random.seed(rand_seed)设定好种子之后,其中rand_seed可以是任意数字,...