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。 1.4. 返回 返回一个torch.Generator对象。 2. 实例 2.1. 不设随机种子,生成随机数 # test.py...
import torch torch.manual_seed(1) print(torch.rand(1)) torch.manual_seed(1) print(torch.rand(1)) 输出结果: tensor([0.4356]) tensor([0.4356])
torch.manual_seed() 1、torch.manual_seed()作用 为CPU/GPU生成随机数种子,方便下次根据这次的随机数参数进行复现实验结果。 2、torch.manual_seed()参数 torch.manual_seed()为CPU/GPU生成随机数的种子。取值范围为[
Numpy伪随机数 Numpy伪随机数numpy.random.seed确定随机数生成种子,改变全局随机种子,每个种子对应的随机数保持一致 numpy.random.RandomState随机数生成器的容器,初始化会调用seed,非全局状态,创建一个与其他隔离的随机数生成器 numpy.random.normal生成标准正态分布随机数normal(loc,scale,size) loc:概率分布均值 random...
torch.manual_seed(seed)– 官方文档说明:设置(CPU) 生成随机数的种子,并返回一个torch.Generator对象。 设置种子的用意是一旦固定种子,后面依次生成的随机数其实都是固定的。 通过代码说明一下: import torch random_seed = 123 torch.manual_seed(random_seed) print(torch.rand(1)) # 随机生成[0, 1)的数...
“You can use torch.manual_seed() to seed the RNG for all devices (both CPU and CUDA):” 如官方文档所述,torch.manual_seed(seed)用来生成CPU或GPU的随机种子,方便下次复现实验结果。 1.如果未设置随机种子,在CPU中生成随机数: # test.py import torch print(torch.rand(1)) 则每次运行test.py返回...
torch.manual_seed() 随机数种子,为了复现实验结果,当seed一样,可以保证在不同计算机上面运行的结果(生成的随机序列)一样,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
作用torch.manual_seed() 为CPU设置种子,保证每次的随机初始化都是相同的,从而保证结果可以复现。 torch.cuda.manual_seed()为GPU设置种子,作用同上 torch.cuda.manual_seed_all()为所有GPU设置种子(适用于多GPU时),作用同上 例子 输出 如果不设置manual_seed,结果就会是随机的。 参考链接 https://di...PyTorch...
torch.manual_seed(args.seed) cudnn.deterministic = True random.seed(x)是给random库设置随机种子;torch.manual_seed(x)是给CPU和GPU设置随机种子,很多人说只是给CPU设置随机种子,这是不对的,PyTorch官方明确写出:You can use torch.manual_seed() to seed the RNG for all devices (both CPU and CUDA)。
seed(args.seed) # 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 torch.cuda.manual_seed(args.seed) #为当前GPU设置随机种子; cudnn.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。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,...