torch 随机数种子

`torch`是一个广泛用于机器学习和深度学习的开源库，其中的随机数生成对于训练过程中的初始化、数据打乱等操作至关重要。设置随机数种子是为了确保每次运行代码时，随机数生成器（如`torch.manual_seed()`或`torch.backends.cudnn.deterministic = True`）产生的随机数序列是一致的，这对于实验的可重复性和调试非常有用。

当你在`torch`中设置随机数种子时，你可以使用以下方法：

1. `torch.manual_seed(int)`：手动设置CPU上的随机数种子。如果在GPU上使用，需要单独为每个设备设置，如`torch.cuda.manual_seed_all(int)`。

2. `torch.backends.cudnn.benchmark = False` 和 `torch.backends.cudnn.deterministic = True`：这会启用CuDNN的非自动模式，并且强制使用确定性的RNG（随机数生成器），这有助于在不同硬件上获得可预测的结果。

3. `torch.random.seed(int)`：这是另一种方式来设置种子，适用于那些不想控制CuDNN的行为的场景。

设置随机数种子时，记得将其存储为固定的值，这样无论何时重跑你的代码，结果都会保持一致。相关问题如下：

相关问题

torch.utils.data.DataLoader可以设置随机数种子吗

是的，torch.utils.data.DataLoader可以设置随机数种子。可以通过设置torch.manual_seed()函数来设置随机数种子，具体代码如下：

import torch
import torch.utils.data as Data

torch.manual_seed(1234) # 设置随机数种子

dataset = Data.TensorDataset(torch.Tensor([1,2,3]), torch.Tensor([4,5,6]))
dataloader = Data.DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

for batch_x, batch_y in dataloader:
    print(batch_x, batch_y)

在上面的代码中，通过设置torch.manual_seed(1234)函数来设置随机数种子。这样，每次运行程序时，生成的随机数序列都是相同的，确保了程序的可重复性。

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。