torch.manual_seed(42) # Feature engineering: create synthetic data n_samples=1000 n_features=10 X=np.random.rand(n_samples, n_features) y=X@np.random.rand(n_features) +np.random.rand(n_samples) *0.1 # Linear relation with noise # Split data into train and test sets X_train, X_tes...
“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...
manual_seed(seed) 为所有GPU设置种子,生成随机数 torch.cuda.manual_seed_all(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。设置随机种子是为了确保每次生成固定的随机数,这就使得每次实验结果显示一致了,有利于实验的比较和改进。 PS:在numpy内部也有随机种子,当你使用numpy中的随机数的时候...
torch.manual_seed(number) AI代码助手复制代码 为特定GPU设置种子,生成随机数: torch.cuda.manual_seed(number) AI代码助手复制代码 为所有GPU设置种子,生成随机数: # 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.cuda.manual_seed_all(number) AI代码助手复制代码 使用原因...
“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...
r2_scorefromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtorchimport_dynamoastorchdynamofromtypingimportList# Generate synthetic datasetnp.random.seed(42)torch.manual_seed(42)# Feature engineering: create synthetic datan_samples =1000n_features =1...
torch.cuda.manual_seed(number) 为所有GPU设置种子,生成随机数: torch.cuda.manual_seed_all(number) 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。设置随机种子是为了确保每次生成固定的随机数,这就使得每次实验结果显示一致了,有利于实验的比较和改进。使得每次运行该 .py 文件时生成的随机数...
【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, ...
📚 The doc issue Traceback (most recent call last): File "/Users/atatekeli/PycharmProjects/PyTorchFCC/classification.py", line 148, in torch.mps.manual_seed(42) AttributeError: module 'torch' has no attribute 'mps' Followed PyTorch docume...
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。