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pytorch實(shí)現(xiàn)保證每次運(yùn)行使用的隨機(jī)數(shù)都相同

更新時(shí)間：2020年02月20日 11:17:33 作者：慢行厚積

今天小編就為大家分享一篇pytorch實(shí)現(xiàn)保證每次運(yùn)行使用的隨機(jī)數(shù)都相同，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

其實(shí)在代碼的開頭添加下面幾句話即可：

# 保證訓(xùn)練時(shí)獲取的隨機(jī)數(shù)都是一樣的
init_seed = 1
torch.manual_seed(init_seed)
torch.cuda.manual_seed(init_seed)
np.random.seed(init_seed) # 用于numpy的隨機(jī)數(shù)

torch.manual_seed(seed)

為了生成隨機(jī)數(shù)設(shè)置種子。返回一個(gè)torch.Generator對(duì)象

參數(shù)：

seed (int) – 期望的種子數(shù)

torch.cuda.manual_seed(seed)

為當(dāng)前GPU生成隨機(jī)數(shù)設(shè)置種子。如果CUDA不可用，調(diào)用該方法也是安全的；在這種情況下，該調(diào)用就會(huì)被忽略

參數(shù)：

seed (int) – 期望的種子數(shù)

⚠️如果你使用的是多GPU模型，就要調(diào)用manual_seed_all(seed).

以上這篇pytorch實(shí)現(xiàn)保證每次運(yùn)行使用的隨機(jī)數(shù)都相同就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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