目录torch.manual_seed(int seed) 使用原因: 代码演示 参数 seed 的理解 CPU和GPU使用 示例 转载 torch.manual_seed(int seed) 使用原因: 在需要生成随机数据的实验中,每次实验都需要生成数据,为了确保每次运行.py文件时,生成的随机数都是固定的。 设置随机种子可以确保每次生成固定的随机数,这就使得每次实验结果...
torch.mamual_seed(seed) 为特定GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed(seed) 为所有GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed_all(seed) 在Numpy内部也有随机种子,当你使用numpy中的随机数的时候,可以通过如下方式固定: np.random.seed(seed)(另外还有python的内置模块random.seed(seed))编辑...
用于设置PyTorch框架在CPU上的随机数种子。这对于确保深度学习模型的随机初始化在多次运行中保持一致非常关键。seed同样是一个整数，用于确定随机数序列。torch.cuda.manual_seed：用于设置PyTorch框架在CUDA设备上的随机数种子。当在GPU上进行深度学习训练时，确保随机数生成的可重复性同样重要。与torch.manual...
是否torch.manual_seed包括 的操作torch.cuda.manual_seed_all?如果是的话,我们可以直接使用torch.manual_seed来设置种子。否则我们应该调用这两个函数。uke*_*emi 6 是的,torch.manual_seed()确实包括 CUDA: 您可以使用torch.manual_seed()为所有设备(CPU 和 CUDA)设置 RNG 种子: https://pytorch.org/...
numpy as np import torch np.random.seed(0) torch.manual_seed(0) torch.cuda.manual_seed_all(...
myseed = 45216 使用方法: 为CPU中设置种子,生成随机数 torch.manual_seed(myseed) 为特定GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed(myseed) 为所有GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed_all(myseed) 解释: 在实验中需要生成随机数据的时候,每次实验都需要生成数据。设置随机种子是为了确保每次生...
对于深度学习框架，如PyTorch，有专门的种子设置函数来管理模型的随机初始化。调用torch.manual_seed(seed)可以设置CPU上的随机数种子，而torch.cuda.manual_seed(seed)则用于设置CUDA设备上的种子。如果需要在所有CUDA设备上设置种子，可以使用torch.cuda.manual_seed_all(seed)。在进行深度学习实验时，为了...
torch.manual_seed(10) print(torch.rand(2) 输出: tensor([0.4581,0.4829]) tensor([0.4581,0.4829]) #torch.manual_seed(10) print(torch.rand(2) 输出: tensor([0.9582,0.3092]) tensor([0.7612,0.2904]) torch.cuda_manual_seed() 设置当前cuda随机种子 torch.cuda_manual_seed_all() 设置所有cuda随机...
lightning'sseed_everything：是的，torch.manual_seed在内部调用torch.cuda.manual_seed_all。除@iacob...
Outline & Motivation In the function seed_everything(), there is a call to torch.cuda.manual_seed_all(). https://github.com/Lightning-AI/lightning/blob/4789905880fa11b96e761e321a4ad97c40d007fd/src/lightning/fabric/utilities/seed.py#L58-L...