set_random_seed(seed) # 生成随机数并验证 print("First run:") print(torch.rand(5)) print(np.random.rand(5)) print(random.random()) # 再次设置相同的种子并生成随机数 set_random_seed(seed) print("Second run:") print(torch.rand(5)) print(np.random.rand(5)) print(random.random()) ...
一、初始化随机数种子 importtorchimportrandomimportnumpyasnp defset_random_seed(seed =10,deterministic=False,benchmark=False):random.seed(seed)np.random(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)ifdeterministic:torch.backends.cudnn.determi...
通常情况下,我们会设置NumPy、Python原生和PyTorch库的种子。 defset_random_seed(seed):torch.manual_seed(seed)# 设置PyTorch随机种子np.random.seed(seed)# 设置Numpy随机种子random.seed(seed)# 设置Python内置随机种子torch.backends.cudnn.deterministic=True# CUDA确定性算法torch.backends.cudnn.benchmark=False#...
importrandomimportnumpyasnpimporttorchdefset_random_seed(seed):random.seed(seed)# 设置Python随机种子np.random.seed(seed)# 设置NumPy随机种子torch.manual_seed(seed)# 设置PyTorch CPU随机种子iftorch.cuda.is_available():torch.cuda.manual_seed(seed)# 设置PyTorch CUDA随机种子torch.cuda.manual_seed_all(...
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(...
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...
不是所有网络的随机性都是由“random、numpy、部分torch操作”引起的,有时候代码使用了额外的库进行训练或者数据增强等…… monai(可解决) from monai.utils import set_determinism seed=42 set_determinism(seed=seed) # 设置随机种子的代码加在最外层,保证任何随机过程发生之前设置好随机种子。可放在main.py或tra...
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) ...
random.seed(seed) cudnn.deterministic = True #使用方法 #在train文件下调用下面这行命令,参数随意设置, #只要这个参数数值一样,每次生成的顺序也就一样 setup_seed(2022) 加载数据的配置 加载数据的配置比较容易,仅通过以下几行代码即可。 from torch.utils.data import DataLoader ...
importtorch# 导入PyTorch库importrandom# 导入随机库,用于设置python的随机种子importnumpyasnp# 导入NumPy库,通常用于数值计算 1. 2. 3. 2. 定义设置随机种子的函数 为了方便管理,我们可以定义一个函数,用于统一设置各种库的随机种子。 defset_seed(seed):"""设置随机种子"""torch.manual_seed(seed)# 设置PyTor...