def my_worker_init_fn(worker_id): np.random.seed(np.random.get_state()[1][0] + worker_id) pass

这是一个用于 PyTorch DataLoader 的 worker 初始化函数，可以用于设置每个 worker 的随机种子，以确保每个 worker 使用不同的数据。该函数使用 NumPy 的随机种子，将其设置为当前随机状态的第一个值加上 worker_id。这样，每个 worker 就可以使用一个不同的随机种子来获取不同的数据。

相关问题

def main(): args = parser.parse_args() if args.seed is not None: random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) cudnn.deterministic = True main_worker(args)

这是一段 Python 代码，它定义了一个名为 "main" 的函数。该函数首先调用 "parser.parse_args()" 方法来解析命令行参数。如果参数 "args.seed" 不为空，则通过设置相关随机数生成器（random、numpy.random 和 torch）的种子来确保生成的随机数不受外部因素的影响。最后，它调用 "main_worker(args)" 函数。