pytorch固定随机种子
时间: 2023-06-28 15:07:39 浏览: 77
在 PyTorch 中,可以使用以下代码来固定随机种子:
```python
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。
yolov5随机种子固定不住
你好!关于YOLOv5的随机种子问题,你可以尝试以下方法来固定随机种子:
1. 设置Python的随机种子:在代码的开头添加以下代码,可以确保Python的随机性是可复现的。
```python
import random
random.seed(0)
```
2. 设置NumPy的随机种子:如果你在使用NumPy库,可以添加以下代码来固定NumPy的随机性。
```python
import numpy as np
np.random.seed(0)
```
3. 设置PyTorch的随机种子:如果你使用PyTorch进行训练,可以使用以下代码来固定PyTorch的随机性。
```python
import torch
torch.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False
```
通过以上方法来设置随机种子,可以确保YOLOv5的结果在相同的环境下是可复现的。希望对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。