def my_worker_init_fn(worker_id): np.random.seed(np.random.get_state()[1][0] + worker_id) pass
时间: 2024-03-29 14:34:44 浏览: 13
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
AttributeError: module 'joblib.parallel' has no attribute 'is_worker'
AttributeError: module 'joblib.parallel' has no attribute 'is_worker'错误是由于joblib.parallel模块中没有is_worker属性引起的。要解决这个问题,可以尝试以下方法:
1. 检查模块版本:确保你正在使用的joblib版本是最新的。你可以使用以下命令检查并更新joblib:
```shell
pip install --upgrade joblib
```
2. 检查模块导入:确保你正确导入了joblib.parallel模块。你可以使用以下代码检查导入是否正确:
```python
import joblib.parallel
```
3. 检查模块属性:如果你确定你正确导入了joblib.parallel模块,但仍然出现AttributeError,请检查你是否正确使用了is_worker属性。你可以使用以下代码检查is_worker属性是否存在:
```python
import joblib.parallel
print(hasattr(joblib.parallel, 'is_worker'))
```
如果以上方法都没有解决问题,可能是由于joblib库的版本不兼容或存在其他问题。你可以尝试卸载并重新安装joblib库,或者查看joblib的文档或社区以获取更多帮助。
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。