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设置随机数种子

在 PyTorch 中设置随机数种子可以提高可重复性和稳定性。可以通过以下代码设置 PyTorch 的随机数种子：

import torch

# 设置随机数种子
torch.manual_seed(1234)

# 如果使用 GPU
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed_all(1234)

在设置完随机数种子之后，每次运行代码的结果将会是相同的。注意，设置随机数种子只能保证在同一台机器上运行相同代码时的结果相同，如果在不同机器上运行或者修改了代码，结果可能会不同。