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)。
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.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。
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。
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 代码: 输出:结果不同 代码: 输出:结果相同 代码: 输出:结果不同,但再次运行a,b不变
def set_seed(seed=42): """设置PyTorch、NumPy和Python的随机种子。 Args: seed (int): 设置的随机种子值。 """ random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.back...
pytorch中的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。 运行结果: ...
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...
Aim: to make sure the neural network has the same initialization if args.seed is not None: np.random.seed(args.seed) # torch.manual_seed(args.seed) # to seed the RNG for all devices (both CPU and CU…
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,分享自作者个人站点/博客。