torch.manual_seed(seed):设置生成随机数的种子 返回一个torch._C.Generator对象。使用随机数种子之后,生成的随机数是相同的。 参数: seed(int or long) -- 种子 import torch torch.manual_seed(1) a = torch.rand(2, 3) a # tensor([[0.7576, 0.2793, 0.4031
torch.manual_seed(seed) # torch的CPU随机性,为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # torch的GPU随机性,为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # torch的GPU随机性,为所有GPU设置随机种子 1. 2. 3. 4. 3、dataloader fastiai中用augmentation时,由于多线程的data loading,会带...
manual_seed(seed) #设置当前GPU的随机数生成种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) #设置所有GPU的随机数生成种子 再回过头想一下这个seed到底是在干什么?其实,随机数种子相当于给了我们一个初值,之后按照固定顺序生成随机数(是从一个很长的list中取数),所以,我们看到的随机,并不是真正的随机(假随机) import...
1. Pytorch随机种子设置 在同一开发环境中,随机数种子seed确定时,模型的训练结果将始终保持一致。 defsetup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic =True# 设置随机数种子setup_seed(20)# 预处理数...
PyTorch等概率随机取样与PyTorch随机数种子引言在机器学习和深度学习的应用场景中,数据集的随机取样和随机数种子(Random Seed)的设置对于实验的复现性和结果的可比性具有至关重要的影响。等概率随机取样可以确保每个样本被选择的概率相等,从而避免某些样本被过度选择或者某些样本从未被选择的情况。同时,随机数种子可以确保不...
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seed_everything(0) dataset = TensorDataset(torch.rand((10,3)), torch.rand(10)) dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=False, batch_size=2) print(torch.rand(5)) # tensor([0.5263, 0.2437, 0.5846, 0.0332, 0.1387]) seed_everything(...
seed(seed) data_len = len(data) indexes = [x for x in range(0, data_len)] rng.shuffle(indexes) for frac in sizes: part_len = int(frac * data_len) self.partitions.append(indexes[0:part_len]) indexes = indexes[part_len:] def use(self, partition): return Partition(self.data, ...
torch.manual_seed(0)os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"]=":4096:8"torch.use_deterministic_algorithms(True)# define the ViT-backed classification model model=VisionTransformer(patch_drop_rate=0.5).cuda(device)# define the lossfunctionloss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss()# define the training optimi...
defset_seed(seed=1):random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed