今天看了一篇论文《torch.manual_seed(3407) is all you need?》是专门研究随机种子的论文,这篇论文站在了科学与玄学的十字路口,为我们刷sota指明了方向,原文链接为:arxiv.org/pdf/2109.0820 大佬Andrej Karpathy也吃了这个瓜: 在深度学习中,随机性对于模型效果的影响一直是一个备受关注的话题。本文作者通过
Attention Is All You Need 原始论文中英文对照翻译 全文参见一译 https://www.yiyibooks.cn/yiyibooks/Attention_Is_All_You_Need/index.html更多论文的中英文对照翻译参见: https://github.com/yiyibooks/nlp_machine_learning_papers___… 一译 【简读】You Only Sample (Almost) Once: Linear Cost Self-...
最近在网上看到这样一篇非常离谱但不完全离谱的文章,文章标题为:torch.manual seed(3407) is all you need: On the influence of random seeds in deep learning architectures for computer vision,作者提出:尽管不同随机种子之间的效果标准差很小,但是仍然能够发现一些“异常点”,也就是使得模型表现相较于平均值特...
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 #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。
最近在arxiv看到了一篇有意思的文章,标题是torch.manual seed(3407) is all you need: On the influence of random seeds in deep learning architectures for computer vision。不得不吐槽一下,最近很多论文标题都是"XX is all you need",似乎只要标题足够吸引眼球就能提高被录用的几率。但显然,这一trick是有效...
torch.random(3407) | torch.random(3407) is all you need链接在一个组里,老师为了发论文教我调seed让model有效,这是正常的吗?该怎么办? - 炫光的回答 - 知乎在一个组里,老师为了发论文教我调seed... 发布于 2024-02-28 00:08・IP 属地瑞典 赞同 分享收藏 ...