pytorch seed

可以使用以下代码设置 PyTorch 的随机种子(seed)：

import torch

seed = 1234
torch.manual_seed(seed)  # 设置全局随机数种子
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed(seed)  # 设置全局cuda随机数种子

相关问题

ImportError: cannot import name 'seed_everything' from 'pytorch_lightning.utilities.seed' (D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pytorch_lightning\utilities\seed.py)

这个错误通常是由于在导入`seed_everything`函数时出现问题。可能是因为你正在使用的PyTorch Lightning版本不支持该函数或者该函数在当前的路径中不可用。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了PyTorch Lightning库。你可以使用`pip`命令或者其他包管理工具进行安装。例如：`pip install pytorch-lightning`

2. 检查你正在使用的PyTorch Lightning版本是否支持`seed_everything`函数。你可以查看官方文档或者在项目的GitHub页面上找到相关信息。

3. 如果你的PyTorch Lightning版本较旧，可以尝试升级到最新版本。使用`pip install --upgrade pytorch-lightning`命令可以更新库到最新版本。

4. 检查你的环境变量和路径设置是否正确。有时候，导入错误可能是由于路径配置问题导致的。确保库的安装路径正确添加到了环境变量中。

如果以上方法都不起作用，那么可能是因为你正在使用的PyTorch Lightning版本与代码中的依赖项不兼容。在这种情况下，你可以尝试查看其他人的解决方案或者向PyTorch Lightning社区寻求帮助。

在pytorch中，random.seed的作用是什么

`random.seed`是Python中的一个随机数生成器函数，用于设置随机数生成器的种子，它的作用是使得随机数生成器产生的随机数序列可重复。在PyTorch中，`random.seed` 方法用来设置随机数生成器的种子，使得随机数生成器产生的随机数序列可重复，从而使得我们在进行实验时能够控制实验结果的随机性，保证实验的可重复性和可比性。在深度学习中，随机数生成器的种子对于训练模型的结果影响很大，因此使用 `random.seed` 方法来设置随机数生成器的种子是非常重要的。