dataloader 给shuffle设置随机种子

dataloader是PyTorch中用于加载数据的工具，它可以方便地对数据进行预处理、转换和加载。在使用dataloader加载数据时，我们可以通过设置随机种子来控制数据的洗牌（shuffle）过程。

为什么需要设置随机种子呢？在训练深度学习模型时，通常需要将数据集随机打乱来增加模型的泛化性能，减少模型对数据的依赖性。随机洗牌可以打破输入数据的顺序性，使模型更好地学习数据的特征和规律。但是，在同样的训练过程中，我们希望每次运行时的随机结果都是一致的，这样才能确保模型的可复现性，方便我们进行调试和比较实验结果。

因此，我们可以通过设置随机种子来控制dataloader加载数据时的洗牌过程。在使用dataloader加载数据时，可以通过设置参数shuffle=True来开启洗牌功能。同时，我们可以通过设置参数torch.manual_seed(seed)来设置随机种子的值。这样，每次运行时，dataloader在洗牌数据时都会使用相同的随机种子，从而保证了每次的洗牌结果都是一致的。

例如，我们可以使用以下代码来设置随机种子为10，并开启洗牌功能：

torch.manual_seed(10)
dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=True)

这样，每次运行时，dataloader都会使用相同的随机种子10进行数据洗牌，从而保证了每次的洗牌结果都是一致的。这对于实验结果的比较和模型的可复现性非常重要。

总之，通过设置随机种子，我们可以在dataloader加载数据时控制洗牌过程，确保每次洗牌结果的一致性，从而提高模型的可复现性和实验的可比性。