Seed Everything 最后点题,祭出一个seed_everything: importtorchimportnumpyasnpimportrandomseed=777defseed_everything(seed):ifseed>=10000:raiseValueError("seed number should be less than 10000")iftorch.distributed.is_init
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。
pytorch_lightning.utilities.seed.seed_everything 函数用于设置 PyTorch、NumPy 和 Python 的随机种子,以确保实验的可重复性。这意味着在多次运行相同的代码时,由于随机数生成器的一致性,你将得到相同的结果。 2. 为什么需要使用 seed_everything 函数 在深度学习和机器学习中,许多操作依赖于随机数生成,例如权重初始...
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...
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...
pl.utilities.seed.seed_everything(3407) 1. 2. 3. 但经过我的测试,好像pl的seed_everything函数比下方的代码应该更全一点。 import torch import numpy as np import random import os def setup_seed(seed=3407): random.seed(seed) # Python的随机性 ...
seed_everything(1234) data_mnist = MNISTDataModule(batch_size=hparams.batch_size, num_workers=hparams.num_workers) data_mnist.setup() epoch_size = len(data_mnist.ds_train)//data_mnist.batch_size model = Model(net,learning_rate=hparams.learning_rate, use_CyclicLR = hparams.use_CyclicLR, ...
from pytorch_lightningimportseed_everything from annotator.utilimportresize_image,HWC3from annotator.cannyimportCannyDetector from cldm.modelimportcreate_model,load_state_dict from cldm.ddim_hackedimportDDIMSampler apply_canny=CannyDetector()model=create_model('./models/cldm_v15.yaml').cpu()model.load...
seed_everything(seed)ifconfig.save_memory: model.low_vram_shift(is_diffusing=False) cond = {"c_concat": [control],"c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([prompt +', '+ a_prompt] * num_samples)]} un_cond = {"c_concat":Noneifguess_modeelse[control],"c_crossattn": [model...
🐛 Bug There is a bug in pl.utilities.seed.seed_everything(). The problem is here: https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning/blob/1.0.5/pytorch_lightning/utilities/seed.py#L44 If None is passed as a seed: seed = os.environ.get...