# 设置随机种子 if args.seed: torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed_all(args.seed) np.random.seed(args.seed) random.seed(args.seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True
时间: 2024-04-22 12:23:50 浏览: 12
这段代码是用来设置随机种子的,主要目的是为了保证每次运行时的随机结果都是一致的,这样可以方便调试和复现实验结果。具体来说,它设置了PyTorch、NumPy和Python的随机种子,以及使用CUDA时的随机性。此外,还设置了`torch.backends.cudnn.deterministic`为True,这可以确保使用CUDA时的结果也是确定的。
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解释这段代码if self.args.manual_seed: random.seed(self.args.manual_seed) np.random.seed(self.args.manual_seed) torch.manual_seed(self.args.manual_seed) if self.args.n_gpu > 0: torch.cuda.manual_seed_all(self.args.manual_seed)
这段代码是用来设置随机数种子的。首先,如果输入参数中有手动设置的种子,那么就用这个种子来初始化随机数生成器。接着,如果使用了 GPU,还需要用这个种子来初始化 CUDA 随机数生成器。这样做的目的是为了保证每次运行程序时生成的随机数序列都是一样的,这样可以方便地进行实验的复现和比较。
random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)
这段代码是用来做什么的?
这段代码是用来设置随机数种子的。通过设置相同的随机数种子,可以在每次运行时生成相同的随机数序列,这在深度学习任务中非常重要,可以确保模型的可复现性。其中random.seed()是设置Python自带的随机数种子,np.random.seed()是设置NumPy的随机数种子,torch.manual_seed()是设置PyTorch的随机数种子。