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])
manual_seed(0) print(torch.rand(1)) # 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数 每次运行test.py的输出结果都相同 tensor([0.4963]) tensor([0.4963]) tensor([0.4963]) 2.3. 不同的随机种子生成不同的值 # test.py import torch torch.manual_seed(1) print(torch.rand(1)...
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[-0x8000000000000000, 0xffffffffffffffff],十进制是[-9223372036854775808, 18446744073709551615],超出该范围将触发RuntimeError...
“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...
一、torch.manual_seed(seed) 介绍 torch.manual_seed(seed) 功能描述 设置CPU 生成随机数的 种子 ,方便下次复现实验结果。 为CPU 设置 种子 用于生成随机数,以使得结果是确定的。 当你设置一个随机种子时,接下来的随机算法生成数根据当前的随机种子按照一定规律生成。
torch中manual_seed的作用 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)) ...
torch.manual_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。 当你设置一个随机种子时,接下来的随机算法生成数根据当前的随机种子按照一定规律生成。 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。 修改随机种子数,可以看到发生了...
【pytorch】torch.manual_seed（）⽤法详解 描述 设置CPU⽣成随机数的种⼦，⽅便下次复现实验结果。语法 torch.manual_seed(seed) → torch._C.Generator 参数 seed (int) – CPU⽣成随机数的种⼦。取值范围为[-0x8000000000000000, 0xffffffffffffffff]，⼗进制是[-9223372036854775808, ...
torch.manual_seed()在深度学习训练中的重要性是什么? 在神经网络中,参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的,导致结果不确定。如果设置初始化,则每次初始化都是固定的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 if args.seed is not None: random.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 1. 2. 3. 4. 5. #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。