torch.manual_seed(seed)详解与作用

`torch.manual_seed(seed)` 是 PyTorch 中的一个函数，用于设置随机数生成器的种子(seed)。在机器学习和深度学习中，随机数生成器常用于初始化模型参数的随机值、数据集的随机抽样、数据增强的随机变换等。

设置种子的作用是为了确保在相同的种子下，随机数生成器产生的随机数序列是可复现的。即在相同的种子下，每次运行代码得到的随机数序列都是一样的。这样可以保证在实验中的随机性是可控的，方便进行结果的比较和调试。

具体来说，`torch.manual_seed(seed)` 的作用有以下几个方面：

1. 初始化模型参数的随机值：神经网络模型中的权重和偏置通常会使用随机初始化。通过设置种子，可以确保每次运行时得到相同的初始化值，从而使实验结果可复现。

2. 随机抽样：在训练过程中，常会进行随机抽样来构造批次数据，如随机选择一部分样本进行梯度更新。通过设置种子，可以确保每次抽样得到相同的样本，从而保证实验结果的可比性。

3. 数据增强：在图像处理中常用的数据增强技术，如随机裁剪、随机翻转等，都会使用随机数生成器产生随机变换参数。设置种子可以确保每次运行时得到相同的随机变换，使得数据增强的结果是可复现的。

需要注意的是，`torch.manual_seed(seed)` 只能保证在单个 GPU 上的结果可复现。如果使用多个 GPU 或分布式训练，还需要设置其他相关的随机种子，如 `torch.cuda.manual_seed(seed)` 和 `torch.cuda.manual_seed_all(seed)`，以确保结果在不同设备间的一致性。

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torch.cuda.manual_seed(seed)详解和作用

`torch.cuda.manual_seed(seed)` 是 PyTorch 提供的用于设置随机种子的函数，专门用于 GPU 版本的 PyTorch。

在使用 GPU 进行深度学习任务时，很多操作都是在 GPU 上执行的，包括模型的前向传播和反向传播等。为了确保在相同的种子下每次运行代码时得到相同的结果，我们需要设置 GPU 上的随机种子。

`torch.cuda.manual_seed(seed)` 的作用就是设置 GPU 上的随机种子为给定的种子 `seed`。这样，在相同的种子下，每次运行代码时，在 GPU 上产生的随机数序列都将是一致的。

需要注意的是，使用 `torch.cuda.manual_seed(seed)` 前，需要确保 PyTorch 已经初始化了 CUDA（GPU）环境。可以通过调用 `torch.cuda.init()` 来手动初始化 CUDA 环境。

另外，`torch.cuda.manual_seed(seed)` 只会设置当前活跃的 GPU 设备的随机种子。如果有多个 GPU 设备，并且需要设置它们的随机种子，可以通过循环遍历每个 GPU 设备，并使用 `torch.cuda.manual_seed(seed)` 分别设置每个设备的种子。

总之，`torch.cuda.manual_seed(seed)` 是用于设置 GPU 上随机种子的函数，在使用 GPU 版本的 PyTorch 进行深度学习任务时，可以通过它来实现结果的可复现性。