torch.manual_seed(4321) # reproducible torch.cuda.manual_seed_all(4321) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True # Can change it to False --> default: False torch.backends.cudnn.enabled = True
时间: 2024-04-22 14:27:23 浏览: 11
这是一些用于设置PyTorch运行时的随机数种子和CUDA加速库的设置。torch.manual_seed(4321)设置CPU随机数种子,torch.cuda.manual_seed_all(4321)设置GPU随机数种子,保证每次运行程序生成的随机数一致,方便调试和结果复现。torch.backends.cudnn.benchmark = False是为了禁用cudnn的自动调参功能,以保证结果的稳定性和可重复性。torch.backends.cudnn.deterministic = True是为了让cudnn使用确定性算法,从而确保每次运行结果相同。torch.backends.cudnn.enabled = True是为了启用CUDA加速库的使用。
相关问题
torch.manual_seed(4321) # reproducible 解释
torch.manual_seed(4321)是用来设置PyTorch在CPU上的随机数生成器的种子,以保证每次运行程序生成的随机数一致,方便程序的调试和结果的复现。在机器学习中,很多算法都用到了随机数,如初始化模型参数、打乱数据集等,种子的设置能够让这些随机数的生成变得可控。这里的参数4321可以是任何整数,只要在不同的程序中设置的种子相同,生成的随机数就会相同。
np.random.seed(1) torch.manual_seed(1) torch.cuda.manual_seed_all(1) torch.backends.cudnn.deterministic = True # 保证每次结果一样
这段代码是用来设置随机种子的,确保随机性可重复性的。
`np.random.seed(1)` 设置 Numpy 库的随机种子为 1,`torch.manual_seed(1)` 设置 PyTorch 库的随机种子为 1,`torch.cuda.manual_seed_all(1)` 设置所有 CUDA 设备的随机种子为 1。这三个函数都是用来设置随机数生成器的种子,以保证每次运行程序时生成的随机数相同。
`torch.backends.cudnn.deterministic = True` 是用来确保使用 CuDNN 后端时,每次运行程序得到的结果都是相同的。CuDNN 是 NVIDIA 开发的 GPU 加速深度学习库,但它的某些算法是基于随机性的,因此在一些情况下会导致运行结果不稳定。设置这个参数后,CuDNN 将使用确定性算法,以保证结果的可重复性。