解释一下def setup_seed(seed): # seed=42 torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmard = False torch.random.manual_seed(seed)
时间: 2024-04-13 13:25:05 浏览: 33
这段代码是用于设置随机种子,确保实验的可重复性。在深度学习的任务中,涉及到随机性,如权重的初始化、数据的划分、数据增强等,都会对最终的结果产生影响。通过设置随机种子,可以保证每次运行程序时得到相同的随机数序列,从而使实验结果可重现。
具体来说,这段代码首先通过torch.manual_seed(seed)设置PyTorch的随机种子为给定的seed值。然后,通过判断torch.cuda.is_available()来确定是否使用GPU,如果可用,就分别通过torch.cuda.manual_seed(seed)和torch.cuda.manual_seed_all(seed)设置GPU的随机种子。
接下来,通过random.seed(seed)、np.random.seed(seed)和torch.random.manual_seed(seed)分别设置Python标准库中random模块、NumPy库和PyTorch中的随机模块的随机种子。
最后,通过设置torch.backends.cudnn.deterministic = True和torch.backends.cudnn.benchmark = False来确保使用GPU加速时的结果一致性。
总之,这段代码的作用是将各个随机模块的种子设置为相同的值,以确保实验的可重复性和结果的一致性。
相关问题
if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(123) if USE_CUDA: torch.cuda.manual_seed(123)
这段代码是用于检查是否可用CUDA加速,并设置随机种子的条件语句。具体解释如下:
1. `if torch.cuda.is_available():`:这个条件语句用于检查当前环境是否支持CUDA加速。`torch.cuda.is_available()`函数返回一个布尔值,如果CUDA可用,则返回True,否则返回False。
2. `torch.cuda.manual_seed(123)`:这行代码用于设置CUDA的随机种子。随机种子是一个用于生成随机数序列的起始值,通过设置相同的随机种子,可以确保每次运行时生成的随机数序列是相同的。
3. `if USE_CUDA:`:这个条件语句是一个自定义的变量`USE_CUDA`的判断条件。如果`USE_CUDA`为True,则执行下面的代码块,否则跳过。
综上所述,这段代码的作用是在CUDA可用的情况下,设置CUDA的随机种子为123。如果`USE_CUDA`为True,则也会执行相同的操作。
if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(3407) torch.backends.cudnn.deterministic = True
这段代码是用于检查当前环境是否支持CUDA,并设置CUDA相关的随机种子和确定性选项。具体解释如下:
1. `torch.cuda.is_available()`:这是一个函数,用于检查当前环境是否支持CUDA。如果返回True,则表示CUDA可用;如果返回False,则表示CUDA不可用。
2. `torch.cuda.manual_seed_all(3407)`:这是设置CUDA随机种子的函数。它将随机种子设置为3407,以确保在使用CUDA时生成的随机数是确定性的,即每次运行时生成的随机数序列都是相同的。
3. `torch.backends.cudnn.deterministic = True`:这是设置CUDA确定性选项的语句。当该选项设置为True时,使用CUDA进行计算时的结果将是确定性的,即每次运行时得到的结果都是相同的。
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