torch 随机种子
时间: 2023-08-16 16:13:23 浏览: 61
要设置PyTorch的随机种子,可以使用以下代码:
```python
import torch
# 设置随机种子
torch.manual_seed(42)
# 如果使用GPU,还可以设置CUDA的随机种子
torch.cuda.manual_seed(42)
# 可选步骤:如果使用多个GPU,还可以设置多个随机种子
torch.cuda.manual_seed_all(42)
```
这将确保在每次运行代码时生成相同的随机数序列。设置随机种子对于实验的可重现性非常重要,特别是在涉及随机性的任务中。
相关问题
pytorch随机种子
在 PyTorch 中,可以使用以下代码设置随机种子:
```python
import random
import numpy as np
import torch
seed = 42
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False
```
其中:
- `random.seed(seed)` 设置 Python 内置的随机数生成器的种子。
- `np.random.seed(seed)` 设置 NumPy 的随机数生成器的种子。
- `torch.manual_seed(seed)` 设置 PyTorch 的 CPU 随机数生成器的种子。
- `torch.cuda.manual_seed(seed)` 和 `torch.backends.cudnn.deterministic` 设置 PyTorch 的 GPU 随机数生成器和 CuDNN 的随机数生成器的种子。
- `torch.backends.cudnn.benchmark` 设置是否使用 CuDNN 的自动化寻找最优配置算法。
需要注意的是,在使用 GPU 训练时,由于 CUDA 的异步特性,结果可能不是完全确定的。如果需要完全确定的结果,应该使用 CPU 进行训练。
pytorch固定随机种子
在 PyTorch 中,可以使用以下代码来固定随机种子:
```python
import torch
# 设置随机种子
torch.manual_seed(0)
torch.cuda.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False
```
其中,`torch.manual_seed()` 和 `torch.cuda.manual_seed()` 分别用于设置 CPU 和 GPU 的随机种子;`torch.backends.cudnn.deterministic` 设置为 True 可以保证每次运行结果相同,而 `torch.backends.cudnn.benchmark` 设置为 False 可以避免一些不必要的计算开销。