pytorch實現(xiàn)保證每次運行使用的隨機數(shù)都相同
更新時間：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實現(xiàn)保證每次運行使用的隨機數(shù)都相同，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
其實在代碼的開頭添加下面幾句話即可：
# 保證訓(xùn)練時獲取的隨機數(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的隨機數(shù)
torch.manual_seed(seed)
為了生成隨機數(shù)設(shè)置種子。返回一個torch.Generator對象
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實現(xiàn)保證每次運行使用的隨機數(shù)都相同就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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