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PyTo...
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。
步骤2:设置随机数种子 为了设置随机数种子,我们需要在训练模型之前调用torch.manual_seed()函数,并传入一个整数作为种子值。这将确保在每次运行时都使用相同的随机数种子。下面是相应的代码示例: seed=42torch.manual_seed(seed)np.random.seed(seed) 1. 2. 3. 步骤3:定义模型 在这一步,我们需要定义我们的模型。
Pytorch 随机数种子设置 一般而言,可以按照如下方式固定随机数种子,以便复现实验: # 来自相关于 GCN 代码: 例如 grand.py 等的代码parser.add_argument('--seed',type=int, default=42,help='Random seed.') np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda: torch.cuda.manual_seed(ar...
随机种子作用域是在设置时到下一次设置时。要想重复实验结果,设置同样随机种子即可。 1.2. 语法 torch.manual_seed(seed) 1.3. 参数 seed,int类型,CPU生成随机数的种子。取值范围为[-0x8000000000000000, 0xffffffffffffffff],十进制是[-9223372036854775808, 18446744073709551615],超出该范围将触发RuntimeError报错。
Pytorch设置随机数种子(保证结果可复现) random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed_all(args.seed) 参考博客链接: https://blog.csdn.net/qq_43340256/article/details/131576667...
在使用PyTorch时,如果希望通过设置随机数种子,在gpu或cpu上固定每一次的训练结果,则需要在程序执行的开始处添加以下代码: defsetup_seed(seed):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic=True# 设置随机数种子setup_seed(20...
设置 importtorchimportnumpyasnpimportrandomdefset_seed(seed:int=7)->None:""" 设置相关函数的随机数种子 :param seed: 随机数种子 :return: None """# 随机数种子设定torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)# CUDA中的一些运算,如对sparse的CUDA...
PyTorch随机数种子随机数种子是用来控制随机过程的整数,设置随机数种子可以确保实验的复现性。在PyTorch中,我们可以通过设置torch.manual_seed(seed)来设置随机数种子,其中seed是一个整数。当设置了相同的随机数种子时,每次运行实验都会得到相同的结果。以下是一个简单的例子,说明如何在PyTorch中设置随机数种子: import ...
在使用PyTorch时，通过设置随机数种子可以在gpu或cpu上确保训练结果的一致性。这样做能固定每一次的训练结果，使得结果可复现。关于特定问题，记录如下：1.在实验中，若设置了nn.LSTM的dropout参数，使用随机种子固定来复现实验结果可能会遇到困难。这似乎是一个cuDNN的bug，此现象有待进一步验证。相关讨论见...