怎么将torch.use_deterministic_algorithms(True) 关闭

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。

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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。

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"

这段代码展示了在PyTorch中设置随机数种子以及其他一些相关设置的方法。让我逐行解释一下：

seed = 2
torch.manual_seed(seed)

这两行代码将PyTorch的随机数种子设置为2，确保在使用PyTorch时生成的随机数可重复。

torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)

这两行代码将CUDA的随机数种子设置为2，确保在使用CUDA时生成的随机数可重复。`manual_seed_all`函数将种子应用于所有可用的GPU。

np.random.seed(seed)
random.seed(seed)

这两行代码将NumPy和Python内置的随机数生成器的种子设置为2，确保在使用它们生成的随机数也可重复。

torch.backends.cudnn.benchmark = False
torch.backends.cudnn.deterministic = True

这两行代码设置了PyTorch的CUDA加速库（cuDNN）的行为。`benchmark`被设置为`False`，以确保每次运行时的计算图优化策略保持一致。`deterministic`被设置为`True`，以确保每次运行时的计算结果都是确定性的。

os.environ["H5PY_DEFAULT_READONLY"] = "1"

这一行代码设置了环境变量，将HDF5库（用于处理HDF5格式数据）默认以只读模式打开。

这些设置可以帮助确保在相同的随机数种子下，每次运行时生成的随机数序列和计算结果都是一致的，提供了更可重复和可控的实验环境。