seed=2 torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark=False torch.backends.cudnn.deterministic=True os.environ["H5PY_DEFAULT_READONLY"] = "1"

这段代码的作用是设置随机种子，以确保实验的可重复性和稳定性。具体来说，它会设置以下几个部分的随机种子：

1. 设置PyTorch的随机种子：`torch.manual_seed(seed)`，用于生成随机数。
2. 设置CUDA随机种子：`torch.cuda.manual_seed(seed)`和`torch.cuda.manual_seed_all(seed)`，用于在使用CUDA时生成随机数。
3. 设置NumPy的随机种子：`np.random.seed(seed)`，用于在使用NumPy时生成随机数。
4. 设置Python内置随机库的随机种子：`random.seed(seed)`，用于在使用Python内置的random库时生成随机数。
5. 设置PyTorch的CUDNN库行为：`torch.backends.cudnn.benchmark=False`和`torch.backends.cudnn.deterministic=True`，用于控制CUDNN库的行为，使得结果可重复。
6. 设置H5PY库只读模式：`os.environ["H5PY_DEFAULT_READONLY"] = "1"`，用于设置H5PY库在读取文件时只读取数据而不执行写入操作。

通过以上设置，可以确保在相同的随机种子下运行实验时，生成的随机数序列是相同的，从而保证实验结果的可重复性。

相关问题

torch.cuda.manual_seed(seed)详解和作用

`torch.cuda.manual_seed(seed)` 是 PyTorch 提供的用于设置随机种子的函数，专门用于 GPU 版本的 PyTorch。

在使用 GPU 进行深度学习任务时，很多操作都是在 GPU 上执行的，包括模型的前向传播和反向传播等。为了确保在相同的种子下每次运行代码时得到相同的结果，我们需要设置 GPU 上的随机种子。

`torch.cuda.manual_seed(seed)` 的作用就是设置 GPU 上的随机种子为给定的种子 `seed`。这样，在相同的种子下，每次运行代码时，在 GPU 上产生的随机数序列都将是一致的。

需要注意的是，使用 `torch.cuda.manual_seed(seed)` 前，需要确保 PyTorch 已经初始化了 CUDA（GPU）环境。可以通过调用 `torch.cuda.init()` 来手动初始化 CUDA 环境。

另外，`torch.cuda.manual_seed(seed)` 只会设置当前活跃的 GPU 设备的随机种子。如果有多个 GPU 设备，并且需要设置它们的随机种子，可以通过循环遍历每个 GPU 设备，并使用 `torch.cuda.manual_seed(seed)` 分别设置每个设备的种子。

总之，`torch.cuda.manual_seed(seed)` 是用于设置 GPU 上随机种子的函数，在使用 GPU 版本的 PyTorch 进行深度学习任务时，可以通过它来实现结果的可复现性。

if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(3407) torch.backends.cudnn.deterministic = True

这段代码是用于检查当前环境是否支持CUDA，并设置CUDA相关的随机种子和确定性选项。具体解释如下：

1. `torch.cuda.is_available()`：这是一个函数，用于检查当前环境是否支持CUDA。如果返回True，则表示CUDA可用；如果返回False，则表示CUDA不可用。

2. `torch.cuda.manual_seed_all(3407)`：这是设置CUDA随机种子的函数。它将随机种子设置为3407，以确保在使用CUDA时生成的随机数是确定性的，即每次运行时生成的随机数序列都是相同的。

3. `torch.backends.cudnn.deterministic = True`：这是设置CUDA确定性选项的语句。当该选项设置为True时，使用CUDA进行计算时的结果将是确定性的，即每次运行时得到的结果都是相同的。