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使用pytorch怎么保證每次運(yùn)行的隨機(jī)數(shù)相同

發(fā)布時(shí)間：2021-03-20 17:02:50 來(lái)源：億速云 閱讀：180 作者：Leah 欄目：開(kāi)發(fā)技術(shù)

使用pytorch怎么保證每次運(yùn)行的隨機(jī)數(shù)相同？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

其實(shí)在代碼的開(kāi)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).

關(guān)于使用pytorch怎么保證每次運(yùn)行的隨機(jī)數(shù)相同問(wèn)題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒(méi)有解開(kāi)，可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。

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