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_initialized():rank=torch.distributed.get_rank()else:rank=0seed=(rank*100000)+seedto...
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...
seed_everything 是PyTorch Lightning 中用于设置全局随机种子的函数,以确保实验的可复现性。 seed_everything 函数是 PyTorch Lightning 提供的一个便捷工具,用于设置全局的随机数种子,包括 numpy、Python 标准库中的 random 以及 PyTorch 的随机种子。这样做可以确保在多次运行实验时,随机操作(如数据加载、初始化权重等...
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(...
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 ...
本文将通过一个简单的实例,介绍如何使用Pytorch-lightning构建深度学习训练流程。 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...
seed_everything(seed) if config.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": None if guess_mode else [control], "c_cr...
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...
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) ...