还有,如果你用了cuda,别忘了cuda的随机数种子。这里还需要用到torch.backends.cudnn.deterministic. torch.backends.cudnn.deterministic是啥?顾名思义,将这个 flag 置为True的话,每次返回的卷积算法将是确定的,即默认算法。如果配合上设置 Torch 的随机种子为固定值的话,应该可以保证每次运行网络的时候相同输入的输...
autoperfResults=search::findAlgorithm(args,benchmark);// 如果 findAlgorithm 程序运行成功了,并且程序不要求 determinnistic,// 使用 findAlgorithm 的结果// 否则的话,要求 deterministic,还是返回默认的卷积算法// for deterministic algo, look at all the perf results and return the best// deterministic alg...
// 如果在 PyTorch 程序中设置了 torch.backends.cudnn.deterministic=True, // 并且 cudnn.benchmark == False的话,那么就选那个默认的卷积算法,返回 if (args.params.deterministic && !benchmark) { algoPerf->algo = search::DEFAULT_ALGO; if (args.params.dataType == CUDNN_DATA_HALF) { algoPerf...
def init_seeds(seed=0, cuda_deterministic=True): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if cuda_deterministic: # slower, more reproducible cudnn.deterministic = True cudnn.benchmark = False else: # faster, less reproducible cudnn.deterministic = False cudnn.benchmark...
With deterministic mode turned on and withCUBLAS_WORKSPACE_CONFIGunset, the function that throws the nondeterministic error/warning about the CuBLAS workspace isat::cuda::blas::gemm<c10::Half>inaten/src/ATen/cuda/CUDABlas.cpp. I checked to see if something changed in that function between 1.13...
Args: seed (int): 设置的随机种子值。 """ random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True # 使用这个函数设置随机种子 set_seed...
torch.backends.cudnn.deterministic = Truetorch.backends.cudnn.benchmark = False 显卡设置 如果只需要一张显卡 # Device configurationdevice = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_availableelse'cpu') 如果需要指定多张显卡,比如0,1号显卡。 import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' ...
seed)# numpytf.random.set_seed(seed)# tensorflowtorch.manual_seed(seed)# torch+CPUtorch.cuda....
deterministic = True #如果使用多个GPU，应该使用torch.cuda.manual_seed_all()为所有的GPU设置种子。
torch.manual_seed(args.seed)#为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的ifargs.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed)#为当前GPU设置随机种子;#如果使用多个GPU,应该使用torch.cuda.manual_seed_all()为所有的GPU设置种子 torch.backends.cudnn.deterministic ...