在PyTorch中,我们可以使用torch.manual_seed()函数来设置随机种子。例如: import torch torch.manual_seed(42) 这将设置随机种子为42。请注意,这种方法只会影响PyTorch中的随机过程,而不会影响Python标准库或TensorFlow中的随机过程。在TensorFlow中设置随机种子在TensorFlow中,我们可以使用tf.random.set_seed()函数来设...
importtorchimportnumpyasnpimportrandomdefset_random_seed(seed):torch.manual_seed(seed)# PyTorch种子np.random.seed(seed)# NumPy种子random.seed(seed)# Python内置随机种子# 设置10组随机数种子foriinrange(10):set_random_seed(i)# 生成一些随机数random_tensor=torch.randn(2,2)print(f"Seed:{i}, Ra...
def set_seed(seed=3407): # torch.manual_seed(3407) is all u need os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cud...
importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpimportrandomSEED=0 第二步 为所有可能具有随机行为的库初始化种子的函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defset_seeds(seed=SEED):os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)random.seed(seed)tf.random.set_seed(seed)np.random.seed(seed) 第三...
### Set Seeds ### random.seed(1234) np.random.seed(1234) torch.manual_seed(1234) torch.cuda.manual_seed_all(1234)可以经常见到如上的代码。 在训练开始时,参数的初始化是随机的,为了让每次…
can’t reproduce results even set all random seeds说明了两种解决方式: can’t reproduce results even set all random seeds#7068 (comment1)建议采用下面方式解决: 在运行任何程序之前写入下面代码(可以放在主代码的开头) def seed_torch(seed=1029): ...
seed_value =2020# 设定随机数种子np.random.seed(seed_value)random.seed(seed_value)os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed_value)# 为了禁止hash随机化,使得实验可复现。torch.manual_seed(seed_value)# 为CPU设置随机种子torch.cuda.manual_see...
np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) GLOBAL_WORKER_ID =Nonedefworker_init_fn(worker_id):globalGLOBAL_WORKER_ID GLOBAL_WORKER_ID = worker_id set_seed(GLOBAL_SEED + worker_id) ...
tf.set_random_seed(SEED) 对于tensorflow 2.0: from tfdeterminism import patch patch() os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(SEED) random.seed(SEED) np.random.seed(SEED) tf.random.set_seed(SEED) 对于tensorflow 2.4: os.environ['TF_DETERMINISTIC_OPS'] = '1' ...
np.random.seed(0) CPU版本下,上述随机种子设置完成之后,基本就可实现实验的可复现了。 对于GPU版本,存在大量算法实现为不确定结果的算法,这种算法实现效率很高,但是每次返回的值会不完全一样。主要是由于浮点精度舍弃,不同浮点数以不同顺序相加,值可能会有很小的差异...