在神经网络中,参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果。
当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的,在pytorch中,通过设置全局随机数种子可以实现这个目的。
想要保持结果可复现,需要对以下种子进行固定:
random.seed(seed)
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.backends.cudnn.benchmark = False
torch.backends.cudnn.deterministic = True
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)