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...
当我们想复现模型结果的时候,需要将所有的种子全部固定下来,可以实现多次运行结果一致。 def set_rand_seed(seed=1): print("Random Seed: ", seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) # CPU随机种子 torch.manual_seed(seed) # GPU随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all...
seed =0torch.manual_seed(seed)# 为CPU设置随机种子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 Python & Numpy 如果读取数据的过程采用了随机预处理(如RandomCrop、RandomHorizontalFlip等),那么对Python、Numpy的随机数生成器也需要设置种子。
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...
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...
### 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…
seed=0torch.manual_seed(seed)# 为CPU设置随机种子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 Python & Numpy 如果读取数据的过程采用了随机预处理(如RandomCrop、RandomHorizontalFlip等),那么对Python、Numpy的随机数生成器也需要设置种子。
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 复制 defset_seeds(seed=SEED):os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)random.seed(seed)tf.random.set_seed(seed)np.random.seed(seed) ...
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' ...
def train(batch_size: int=64,num_time_steps: int=1000,num_epochs: int=15,seed: int=-1,ema_decay: float=0.9999,lr=2e-5,checkpoint_path: str=None):set_seed(random.randint(0, 2**32-1)) if seed == -1 else set_seed(...