pytorch固定随机种子

在 PyTorch 中，可以使用以下代码来固定随机种子：

import torch

# 设置随机种子
torch.manual_seed(0)
torch.cuda.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False

其中，`torch.manual_seed()` 和 `torch.cuda.manual_seed()` 分别用于设置 CPU 和 GPU 的随机种子；`torch.backends.cudnn.deterministic` 设置为 True 可以保证每次运行结果相同，而 `torch.backends.cudnn.benchmark` 设置为 False 可以避免一些不必要的计算开销。

相关问题

pytorch 设置随机数种子

在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，为了保证每次训练的结果一致，需要设置随机数种子。可以通过设置随机数种子，在 GPU 或 CPU 上固定每一次的训练结果。在 PyTorch 中，可以通过以下代码设置随机数种子：

1. 定义一个可以设置随机种子的函数：

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

# 设置随机数种子
setup_seed(1234)

2. 在程序执行的开始处添加以下代码：

def seed_everything():
    ''' 设置整个开发环境的seed
    :param seed:
    :param device:
    :return:
    '''
    import os
    import random
    import numpy as np

    random.seed(seed)
    os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)

    # some cudnn methods can be random even after fixing the seed
    # unless you tell it to be deterministic
    torch.backends.cudnn.deterministic = True

以上两种方法都可以设置随机数种子，保证每次训练的结果一致。需要注意的是，如果使用了 GPU 进行训练，需要同时设置 CPU 和 GPU 的随机数种子。

pytorch中的种子数是干啥的

回答: 在PyTorch中，种子数用于控制随机数生成的过程，以确保每次运行生成的随机数是相同的。种子数的设置对于实验的可重复性和结果的一致性非常重要。通过设置种子数，可以使得每次运行生成的tensor中的随机元素保持不变，从而确保实验结果的一致性。种子数的设置可以使用PyTorch内置的manual_seed函数来实现，例如使用torch.manual_seed(seed)来设置CPU生成随机数的种子，使用torch.cuda.manual_seed(seed)来设置当前GPU的随机数生成种子，使用torch.cuda.manual_seed_all(seed)来设置所有GPU的随机数生成种子。此外，还可以通过设置torch.backends.cudnn.deterministic = True来保证每次运行网络时相同输入的输出是固定的，通过设置torch.backends.cudnn.benchmark = False来禁用自动寻找最适合的卷积实现算法，以确保网络的稳定性和一致性。总之，种子数的设置在PyTorch中是为了保证实验的可重复性和结果的一致性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch随机种子](https://blog.csdn.net/hyh14/article/details/127804743)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pytorch中设计随机数种子的必要性](https://blog.csdn.net/rothschild666/article/details/123362941)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]