np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)

时间: 2024-06-05 13:11:41 浏览: 122
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node.js中process进程的概念和child_process子进程模块的使用方法示例

这两行代码都是用来设置随机数种子的，以保证每次运行程序时生成的随机数是相同的。这在调试代码和复现实验结果时非常有用。其中，`np.random.seed()`是用来设置NumPy库中随机数生成器的种子，而`torch.manual_seed()`是用来设置PyTorch库中随机数生成器的种子。这两个库都用到了随机数生成器，所以我们需要同时设置它们的种子以保证结果的可重复性。
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random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed)

它首先使用args.seed来设置Python中的random模块和NumPy模块的随机数生成器的种子，然后使用args.seed来设置PyTorch中的随机数生成器的种子。 最后，如果args.cuda为True，则使用args.seed来设置PyTorch中的CUDA...

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)

这段代码是用来设置随机数种子的。首先，如果输入参数中有手动设置的种子，那么就用这个种子来初始化随机数生成器。接着，如果使用了 GPU，还需要用这个种子来初始化 CUDA 随机数生成器。这样做的目的是为了保证每次...

# 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

这段代码是用来设置随机种子的，主要目的是为了保证每次运行时的随机结果都是一致的，这样可以方便调试和复现...此外，还设置了torch.backends.cudnn.deterministic为True，这可以确保使用CUDA时的结果也是确定的。

random.seed(cmd_args.seed) np.random.seed(cmd_args.seed) torch.manual_seed(cmd_args.seed)

通过调用random.seed()、np.random.seed()和torch.manual_seed()函数，分别设置了Python的内置随机数生成器、NumPy库和PyTorch库的随机数种子。 这样做的好处是，在相同的随机数种子下，每次运行实验时生成的...

random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)

这段代码是用来做什么的？ 这段代码是用来设置随机数种子的。...其中random.seed()是设置Python自带的随机数种子，np.random.seed()是设置NumPy的随机数种子，torch.manual_seed()是设置PyTorch的随机数种子。

def main(): args = parser.parse_args() if args.seed is not None: random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) cudnn.deterministic = True main_worker(args)

这是一段 Python 代码，它定义...如果参数 "args.seed" 不为空，则通过设置相关随机数生成器（random、numpy.random 和 torch）的种子来确保生成的随机数不受外部因素的影响。最后，它调用 "main_worker(args)" 函数。

SEED = args.seed torch.manual_seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic = False torch.backends.cudnn.benchmark = False np.random.seed(SEED)解释这段代码

首先，SEED是一个随机数种子，通过将其传递给torch.manual_seed和np.random.seed，可以使程序中的随机数生成器保持一致。 其次，torch.backends.cudnn.deterministic被设置为False，这意味着启用CUDA加速库（cuDNN...

writer = SummaryWriter("runs/"+args.info) #写数据的 envs = MultiPro.SubprocVecEnv([lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)]) ##这里要改 eval_env = gym.make(args.env) envs.seed(seed) eval_env.seed(seed+1) torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed)

这段代码看起来像是一个强化学习的代码段。首先，它使用了 PyTorch ...最后，代码使用了 torch.manual_seed(seed) 和 np.random.seed(seed) 来设置 PyTorch 和 NumPy 的随机种子，从而保证每次运行的结果是一致的。

def train(cfg, args): # clear up residual cache from previous runs if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() # main training / eval actions here # fix the seed for reproducibility if cfg.SEED is not None: torch.manual_seed(cfg.SEED) np.random.seed(cfg.SEED) random.seed(0) # setup training env including loggers logging_train_setup(args, cfg) logger = logging.get_logger("visual_prompt") train_loader, val_loader, test_loader = get_loaders(cfg, logger) logger.info("Constructing models...") model, cur_device = build_model(cfg) logger.info("Setting up Evalutator...") evaluator = Evaluator() logger.info("Setting up Trainer...") trainer = Trainer(cfg, model, evaluator, cur_device) if train_loader: trainer.train_classifier(train_loader, val_loader, test_loader) else: print("No train loader presented. Exit") if cfg.SOLVER.TOTAL_EPOCH == 0: trainer.eval_classifier(test_loader, "test", 0)

这是一个训练模型的函数，其参数包括一个配置文件和一些参数。在该函数中，首先清除了之前运行留下的缓存，然后设置了随机种子以保证可重复性，接着获取了训练、验证和测试数据集的加载器，构建了模型，设置了评估器...

if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ，方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径，可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数，用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

这个代码段的作用是： 1. 检查当前运行的代码...2. 如果是主程序，则调用 parse_args() 函数解析命令行参数，并将结果保存在 args 变量中； 3. 打印所有解析后的参数列表，并用 pprint() 函数以易于阅读的格式输出。
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