torch.backends.cudnn.deterministic = true这个是不是会使程序跑的很慢

torch.backends.cudnn.deterministic = true 是用来设置在使用CUDA加速时，是否保持随机数生成算法的确定性。当将其设置为true时，确实会导致程序的运行速度变慢。

这是因为在使用CUDA加速时，GPU的计算能力通常比CPU更高，可以同时进行多个计算任务。为了提高性能，CUDA会对需要重复使用的计算进行优化，例如使用随机数生成算法的时候。这会导致每次运行程序时，生成的随机数是不同的，即程序的输出会有一定的随机性。

但在某些情况下（如训练神经网络），我们希望程序每次运行时的输出是固定的，即使使用了CUDA加速。这时可以将torch.backends.cudnn.deterministic设置为true，来保持计算的确定性。这样，在每次运行程序时，生成的随机数序列都是相同的，程序的输出也是一致的。

然而，为了保证计算的确定性，CUDA会禁用一些优化技术，这会导致程序的运行速度变慢。因此，如果不需要保持计算的确定性，或者对程序的输出不要求是固定的，可以将此参数设置为false，以提高程序的运行速度。

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def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.enabled = True

这段代码定义了一个名为 `setup_seed` 的函数，用于设置随机种子以确保结果的可复现性。随机种子在机器学习中常用于控制随机性，确保每次运行代码时得到相同的结果。

该函数接受一个参数 `seed`，它用于设置随机种子的值。通过该值，可以保证在相同的种子下，随机数生成器将生成相同的随机数序列。

函数内部执行了以下操作：

1. 使用 `torch.manual_seed(seed)` 设置 PyTorch 的随机种子。
2. 使用 `os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)` 设置 Python 的哈希种子。
3. 使用 `torch.cuda.manual_seed(seed)` 设置 PyTorch CUDA 的随机种子。
4. 使用 `torch.cuda.manual_seed_all(seed)` 设置 PyTorch 所有 CUDA 设备的随机种子。
5. 使用 `np.random.seed(seed)` 设置 NumPy 的随机种子。
6. 使用 `random.seed(seed)` 设置 Python 内置的随机种子。
7. 将 `torch.backends.cudnn.benchmark` 设置为 `False`，以禁用自动寻找最快的卷积实现。
8. 将 `torch.backends.cudnn.deterministic` 设置为 `True`，以确保每次运行结果一致。
9. 将 `torch.backends.cudnn.enabled` 设置为 `True`，以启用使用 cuDNN 加速的操作。

通过调用该函数并传入一个确定的种子值，可以确保在相同的种子下，每次运行代码时都得到相同的结果。

def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

这是一个函数 `fix_random_seed_as(seed)`，用于设置随机种子以确保程序的可重复性。让我逐行解释一下代码的功能：

1. 使用 `random.seed(seed)` 设置 Python 的随机数生成器的种子。这将确保随机数生成器生成的随机序列是可预测的。
2. 使用 `torch.random.manual_seed(seed)` 设置 PyTorch 的随机数生成器的种子。这将确保在使用 PyTorch 进行随机操作时得到可重复的结果。
3. 使用 `torch.cuda.manual_seed_all(seed)` 设置所有可用的 CUDA 设备的随机数生成器的种子。这将确保在使用 CUDA 加速时得到可重复的结果。
4. 使用 `np.random.seed(seed)` 设置 NumPy 的随机数生成器的种子。这将确保在使用 NumPy 进行随机操作时得到可重复的结果。
5. 使用 `torch.backends.cudnn.deterministic = True` 将 CuDNN 的随机性设置为确定性模式。这将确保在使用 CuDNN 加速时得到可重复的结果。
6. 使用 `torch.backends.cudnn.benchmark = False` 禁用 CuDNN 的自动寻找最佳卷积算法。这将确保在使用 CuDNN 加速时得到可重复的结果。

通过调用这个函数并传递一个种子值，你可以确保每次运行程序时得到相同的随机结果，从而使实验具有可重复性。这在需要进行实验复现或调试时非常有用。