torch.cuda.manual_seed_all

时间: 2023-06-05 11:47:56 浏览: 114

pytorch一天速成第一部分——基础入门Tensor和cuda

PyTorch是什么? 这是一个基于Python的科学计算包，其旨在服务两类场合：替代numpy发挥GPU潜能一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台导入包和版本查询 import torch import torch.nn as nn import torchvision print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) print(torch.cuda.get_device_name(0)) 可复现性在硬件设备（CPU、GPU）不同时，完全的可复 PyTorch是一个强大的开源机器学习库，主要由Python构建，用于科学计算，特别是在深度学习领域。它具有两个主要目标：一是作为numpy的替代品，利用GPU进行高效的数值计算；二是作为一个灵活且高效的深度学习框架，支持动态计算图，使得模型构建更加直观。我们导入必要的PyTorch模块： ```python import torch import torch.nn as nn import torchvision ``` 通过`torch.__version__`, `torch.version.cuda`, 和 `torch.backends.cudnn.version()`可以查询PyTorch、CUDA和CuDNN的版本信息。`torch.cuda.get_device_name(0)`则可以获取当前设备（如GPU）的名称。在进行深度学习实验时，可复现性是非常重要的。然而，由于硬件设备的不同，完全的可复现性可能难以保证。为了在同一个设备上确保可复现性，需要在程序开始时设定随机种子，包括torch和numpy的种子： ```python import numpy as np np.random.seed(0) torch.manual_seed(0) torch.cuda.manual_seed_all(0) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False ``` 在处理GPU资源时，可以使用`torch.device`来指定计算设备。如果GPU可用，代码将运行在GPU上，否则回退到CPU： ```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') ``` 对于多GPU环境，可以使用环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来选择使用哪些GPU： ```python import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' ``` PyTorch中的核心数据结构是`Tensor`，类似于numpy的`ndarray`。我们可以创建、转换和操作Tensors： ```python tensor = torch.randn(3, 4, 5) print(tensor.type()) # 数据类型 print(tensor.size()) # 张量的shape print(tensor.dim()) # 维度数量 # 数据类型转换 tensor = tensor.cuda() # 移动到GPU tensor = tensor.cpu() # 移回CPU tensor = tensor.float() # 转换为浮点型 tensor = tensor.long() # 转换为整型 ``` Tensors支持多种数学运算，如加法： ```python x = torch.rand(5, 3) y = torch.rand(5, 3) # 加法 result = torch.add(x, y) # 语法一 y.add_(x) # 语法二，原地修改y ``` 此外，PyTorch的Tensor和numpy的ndarray之间可以无缝转换，并且它们共享内存。对一个数据结构的修改会影响到另一个： ```python import numpy as np a = torch.ones(5) b = a.numpy() # 修改numpy数组会影响关联的Tensor a.add_(1) print(a) # 输出Tensor print(b) # 输出numpy数组，与Tensor同步更新 a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) # 修改Tensor会影响关联的numpy数组 np.add(a, 1, out=a) print(a) # 输出numpy数组 print(b) # 输出Tensor，与numpy数组同步更新 ``` 需要注意的是，不是所有的Tensor类型都支持与numpy的互转，例如CharTensor。PyTorch的这种特性使得在CPU和GPU间传递数据变得非常便捷，从而简化了多设备编程。总结来说，PyTorch提供了一个易用且高效的学习环境，它的Tensor操作和动态计算图机制使得深度学习模型的构建和训练变得更加直观和灵活。通过理解和熟练掌握这些基础知识，开发者可以在短时间内上手PyTorch，并进行深度学习项目的实践。

"torch.cuda.manual_seed_all" 是一个 PyTorch 库中的函数，它用于设置所有可用的 CUDA 设备的随机数种子。通过这个函数设置的随机数种子将影响到使用 CUDA 的随机数生成器生成的所有随机数。具体来说，它会将随机数生成器的状态设置为一个固定的值，以确保每次运行时生成的随机数序列是一致的。这个函数的作用是保证在使用 CUDA 的情况下，每次运行生成的随机数序列都是可复现的。

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torch.cuda.manual_seed_all

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pytorch实现保证每次运行使用的随机数都相同

seed = 1234 np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed)

用中文回答seed = 1234 np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed)

torch.cuda.manual_seed_all(seed)

seed=2 torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark=False torch.backends.cudnn.deterministic=True os.environ["H5PY_DEFAULT_READONLY"] = "1"

解释这段代码if self.args.manual_seed: random.seed(self.args.manual_seed) np.random.seed(self.args.manual_seed) torch.manual_seed(self.args.manual_seed) if self.args.n_gpu > 0: torch.cuda.manual_seed_all(self.args.manual_seed)

def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

torch.cuda.manual_seed_all(222)

# 设置随机种子 if args.seed: torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed_all(args.seed) np.random.seed(args.seed) random.seed(args.seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True

np.random.seed(1) torch.manual_seed(1) torch.cuda.manual_seed_all(1) torch.backends.cudnn.deterministic = True

解析：np.random.seed(1) torch.manual_seed(1) torch.cuda.manual_seed_all(1) torch.backends.cudnn.deterministic = True

if opt.cuda: torch.cuda.manual_seed_all(opt.manualSeed)

dm2.torch.cuda.manual_seed_all(1)

if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(3407) torch.backends.cudnn.deterministic = True

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