pytorch固定随机数种子

要在PyTorch中固定随机数种子，可以按照以下步骤进行操作：

首先，导入相关的库：

import random
import numpy as np
import torch

然后，设置随机数种子：

seed = 42

# 设置Python随机数种子
random.seed(seed)

# 设置NumPy随机数种子
np.random.seed(seed)

# 设置PyTorch随机数种子
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)

# 设置CUDNN随机数种子
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False

通过以上步骤，你就可以在PyTorch中固定随机数种子。这将确保每次运行代码时生成的随机数都是相同的。

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。

设置 PyTorch 的随机数生成器的种子有什么用

设置PyTorch的随机数生成器的种子可以使得每次运行代码时得到的随机数序列是固定的。这在某些情况下非常有用，比如：

1. 保证实验的可重复性：在深度学习实验中，我们通常会多次运行同一个实验来评估模型的稳定性和一致性。如果每次运行得到的随机数序列不同，那么实验结果就不可重复，难以进行比较。

2. 防止过拟合：在训练神经网络时，我们通常会使用随机数来初始化参数、打乱数据、增加噪声等操作。如果每次运行得到的随机数序列不同，那么网络的行为也会不同，可能导致过拟合。

因此，设置PyTorch的随机数生成器的种子可以帮助我们进行实验的可重复性和稳定性，以及避免过拟合等问题。