如何对sklearn,np,random,torch,python设置固定种子

在机器学习中，设置随机种子是为了保证每次实验的结果能够复现，这对于验证模型的性能至关重要。以下是使用sklearn、NumPy (np)、random、PyTorch (torch)以及Python本身的简单方法：

1. **NumPy (np)**:

import numpy as np
np.random.seed(seed=0) # 设置种子

2. **random模块（Python标准库）**:

import random
random.seed(0)

3. **scikit-learn (sklearn)**:

from sklearn.utils import seed
seed(0) # 或者在导入sklearn前设置全局种子

4. **PyTorch (torch)**:

import torch
torch.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic = True # 对GPU加速有影响，可能降低效率

5. **对于整个Python环境**，你可以选择在系统级别设置种子，但这不是所有库都支持的。一种常见做法是在Python解释器启动时传递`PYTHONHASHSEED`环境变量：
- 使用命令行：`PYTHONHASHSEED=0 python your_script.py`
- 设置环境变量：`export PYTHONHASHSEED=0`

以上操作完成后，所有基于这些库生成的随机数都将保持一致。记住，尽管设置了种子，一些库的某些随机过程（如CUDNN在GPU上）可能不会完全按照预期复现。