怎么将torch.use_deterministic_algorithms(True) 关闭
时间: 2024-02-11 19:09:56 浏览: 66
要关闭 `torch.use_deterministic_algorithms(True)`,可以调用 `torch.use_deterministic_algorithms(False)`。这将禁用 PyTorch 中的所有确定性算法。如果你只想关闭某个算子的确定性,可以在使用该算子时将 `warn_only=True`。例如:
```
with torch.backends.cudnn.flags(warn_only=True):
# 使用 adaptive_avg_pool2d_backward_cuda 算子的代码
```
这将禁用该算子的确定性,但是不会影响其它算子的确定性。请注意,关闭确定性算法可能会影响模型的可重复性和精度,所以需要根据实际情况进行取舍。
相关问题
RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic implementation, but you set 'torch.use_deterministic_algorithms(True)'. You can turn off determinism just for this operation, or you can use the 'warn_only=True' option, if that's acceptable for your application.
这个错误是因为您在使用 PyTorch 时启用了确定性算法,但在使用 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作时出现了不确定性,从而导致了该错误。您可以通过以下两种方式来解决此问题:
1. 关闭确定性算法:您可以通过将 torch.use_deterministic_algorithms(False) 来关闭确定性算法,但这可能会影响您的应用程序的结果。
2. 使用 warn_only=True:您可以通过在 nn.AdaptiveMaxPool2d 操作中设置 warn_only=True 来接受警告,但这并不会解决问题,只是允许您继续使用该操作。可通过以下代码实现:
with torch.cuda.amp.autocast(warn_only=True):
output = nn.AdaptiveMaxPool2d(size)(input)
希望这可以帮助您解决问题。
解释一下def setup_seed(seed): # seed=42 torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmard = False torch.random.manual_seed(seed)
这段代码是用于设置随机种子,确保实验的可重复性。在深度学习的任务中,涉及到随机性,如权重的初始化、数据的划分、数据增强等,都会对最终的结果产生影响。通过设置随机种子,可以保证每次运行程序时得到相同的随机数序列,从而使实验结果可重现。
具体来说,这段代码首先通过torch.manual_seed(seed)设置PyTorch的随机种子为给定的seed值。然后,通过判断torch.cuda.is_available()来确定是否使用GPU,如果可用,就分别通过torch.cuda.manual_seed(seed)和torch.cuda.manual_seed_all(seed)设置GPU的随机种子。
接下来,通过random.seed(seed)、np.random.seed(seed)和torch.random.manual_seed(seed)分别设置Python标准库中random模块、NumPy库和PyTorch中的随机模块的随机种子。
最后,通过设置torch.backends.cudnn.deterministic = True和torch.backends.cudnn.benchmark = False来确保使用GPU加速时的结果一致性。
总之,这段代码的作用是将各个随机模块的种子设置为相同的值,以确保实验的可重复性和结果的一致性。
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