def set_seed(seed): tf.random.set_seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed)

时间: 2023-12-06 21:04:03 浏览: 171
This function sets the random seed for TensorFlow, NumPy, and Python's built-in random library. This ensures that the same sequence of random numbers will be generated every time the code is run with the same seed value. This is useful for reproducibility and debugging purposes. The function takes a single argument, `seed`, which is the seed value to use. The `tf.random.set_seed()` function sets the random seed for TensorFlow, while `np.random.seed()` sets the seed for NumPy, and `random.seed()` sets the seed for Python's built-in random library. Finally, the `os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)` line sets the seed for Python's hash function, which is used for dict and set objects. Overall, this function is a best practice for ensuring reproducibility in machine learning experiments.
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def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.enabled = True

2. 使用 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) 设置 Python 的哈希种子。 3. 使用 torch.cuda.manual_seed(seed) 设置 PyTorch CUDA 的随机种子。 4. 使用 torch.cuda.manual_seed_all(seed) 设置 ...

def seed_torch(seed=2022): np.random.seed(seed) # os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True解释一下

首先，使用np.random.seed(seed)和torch.manual_seed(seed)设置numpy和PyTorch的随机种子，这样每次生成的随机数都将是相同的。 然后，使用torch.cuda.manual_seed(seed)设置CUDA随机种子，从而使在GPU上的...

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"

3. 设置NumPy的随机种子：np.random.seed(seed)，用于在使用NumPy时生成随机数。 4. 设置Python内置随机库的随机种子：random.seed(seed)，用于在使用Python内置的random库时生成随机数。 5. 设置PyTorch的CUDNN...

def orm_standby(): os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "wxRent.settings") # manage.py import django django.setup()

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帮我把下面这个代码从TensorFlow改成pytorch import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

import torch import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/...

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms import os BATCH_SIZE = 64 EPOCHS = 50 IMG_HEIGHT = ...

翻译代码：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.GPU

该代码的作用是设置环境变量，将变量名为 CUDA_VISIBLE_DEVICES 的值设置为 cfg.GPU。 这行代码通常用于指定使用哪个 GPU 进行运算。其中，cfg.GPU 是一个变量，表示要使用的 GPU 编号。例如，若 cfg.GPU 的值为 1...

args = parser.parse_args() os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu set_seed(args.seed)这段代码的作用是什么？能否详细解释一下每一行的意思？

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu 这一行代码的作用是设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES，用于指定程序在哪个 GPU 上运行。args.gpu 是命令行参数 -gpu 的值，它可以是一个数字，也可以是...

args = parser.parse_args() args.root_model = f'{args.root_path}/{args.dataset}/{args.mark}' os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True) if args.gpu is not None: warnings.warn('You have chosen a specific GPU. This will completely ' 'disable data parallelism.') if args.dist_url == "env://" and args.world_size == -1: args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.distributed = args.world_size > 1 or args.multiprocessing_distributed

- os.makedirs(args.root_model, exist_ok=True)：创建一个目录，如果目录已存在则不会抛出异常。 - if args.gpu is not None: ...：如果命令行参数中指定了GPU设备，则发出一个警告信息。 - if args.dist_url ...

def build_sequences(text, window_size): #text:list of capacity x, y = [],[] for i in range(len(text) - window_size): sequence = text[i:i+window_size] target = text[i+1:i+1+window_size] x.append(sequence) y.append(target) return np.array(x), np.array(y) # 留一评估：一组数据为测试集，其他所有数据全部拿来训练 def get_train_test(data_dict, name, window_size=8): data_sequence=data_dict[name][1] train_data, test_data = data_sequence[:window_size+1], data_sequence[window_size+1:] train_x, train_y = build_sequences(text=train_data, window_size=window_size) for k, v in data_dict.items(): if k != name: data_x, data_y = build_sequences(text=v[1], window_size=window_size) train_x, train_y = np.r_[train_x, data_x], np.r_[train_y, data_y] return train_x, train_y, list(train_data), list(test_data) def relative_error(y_test, y_predict, threshold): true_re, pred_re = len(y_test), 0 for i in range(len(y_test)-1): if y_test[i] <= threshold >= y_test[i+1]: true_re = i - 1 break for i in range(len(y_predict)-1): if y_predict[i] <= threshold: pred_re = i - 1 break return abs(true_re - pred_re)/true_re def evaluation(y_test, y_predict): mae = mean_absolute_error(y_test, y_predict) mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) rmse = sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) return mae, rmse def setup_seed(seed): np.random.seed(seed) # Numpy module. random.seed(seed) # Python random module. os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 为了禁止hash随机化，使得实验可复现。 torch.manual_seed(seed) # 为CPU设置随机种子 if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU，为所有GPU设置随机种子 torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True

这段代码主要是用来进行数据预处理和模型评估的。其中，build_sequences函数用来将数据转化为序列数据，get_train_...整个代码涉及到了numpy、random、os和torch等库的使用，可以用来进行深度学习相关的实验和研究。

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数： - import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。 - torch_distributed_zero_first：用于...

import os import sys if __name__ == "__main__": os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "django_auth_example.settings") try: from django.core.management import execute_from_command_line except ImportError: # The above import may fail for some other reason. Ensure that the # issue is really that Django is missing to avoid masking other # exceptions on Python 2. try: import django except ImportError: raise ImportError( "Couldn't import Django. Are you sure it's installed and " "available on your PYTHONPATH environment variable? Did you " "forget to activate a virtual environment?" ) raise execute_from_command_line(sys.argv)给这段代码加上注释

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "django_auth_example.settings") try: # 执行命令行 from django.core.management import execute_from_command_line except ImportError: # 上述import...

PROJ_DIR = os.environ.get('PROJ_DIR')

os.environ.get 函数是用来获取环境变量的值，如果环境变量不存在则返回 None。在这个语句中，如果 PROJ_DIR 环境变量存在，则将其值赋给 PROJ_DIR 变量。如果 PROJ_DIR 环境变量不存在，则 PROJ_DIR 变量将被赋值为...

if __name__ == '__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # you can modify your file path file_train = './data/train.csv' file_test = './data/test.csv' embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_si

ze = 1000000 # you can modify your model path model_path = './model' # parameters for training batch_size = 1024 epoch = 5 learning_rate = 0.001 # you can modify the number of hidden units hidden_...

#!/usr/bin/env python3 import os import sys if __name__ == "__main__": os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "django_auth_example.settings") try: from django.core.management import execute_from_command_line except ImportError: # The above import may fail for some other reason. Ensure that the # issue is really that Django is missing to avoid masking other # exceptions on Python 2. try: import django except ImportError: raise ImportError( "Couldn't import Django. Are you sure it's installed and " "available on your PYTHONPATH environment variable? Did you " "forget to activate a virtual environment?" ) raise execute_from_command_line(sys.argv)给这段代码加上注释

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "django_auth_example.settings") try: # 导入 Django 的命令行管理工具 from django.core.management import execute_from_command_line except ...

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