数据划分train_test_split()中参数random_state的设置是否需要与代码开始设置的set_determinism(seed)中的seed一致
时间: 2024-03-04 19:51:08 浏览: 32
train_test_split()中参数random_state的设置是否需要与代码开始设置的set_determinism(seed)中的seed一致,取决于你的需求:
如果你需要每次运行代码时都得到相同的划分结果,那么建议将train_test_split()和set_determinism(seed)中的seed设置为相同的值,这样可以保证每次划分结果的一致性。
如果你不需要每次都得到相同的划分结果,那么可以将train_test_split()中的random_state和set_determinism(seed)中的seed设置为不同的值。
需要注意的是,set_determinism(seed)只能保证在同一台机器上生成的随机数是相同的,而在不同的机器上则无法保证。在多台机器上运行代码时,建议使用相同的随机数生成器,以保证结果的一致性。
相关问题
if args.seed != -1: provide_determinism(args.seed) 这段代码有什么作用
这段代码的作用是为了提供确定性。在机器学习中,随机数生成器的种子(seed)决定了随机性的产生方式。通过设置一个特定的种子,可以使得每次运行程序时生成的随机数序列是相同的,从而保证结果的可重复性。在这段代码中,如果参数args.seed不等于-1,则调用provide_determinism函数,将args.seed作为参数传入函数中,以实现确定性的效果。
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。