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pytorch中如何設(shè)置隨機種子

更新時間：2022年12月13日 11:03:50 作者：大蝦飛哥哥

這篇文章主要介紹了pytorch中如何設(shè)置隨機種子，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

pytorch設(shè)置隨機種子

pytorch設(shè)置隨機種子 - 保證復(fù)現(xiàn)模型所有的訓(xùn)練過程

在使用 PyTorch 時，如果希望通過設(shè)置隨機數(shù)種子，在 GPU 或 CPU 上固定每一次的訓(xùn)練結(jié)果，則需要在程序執(zhí)行的開始處添加以下代碼：

def seed_everything():
    '''
    設(shè)置整個開發(fā)環(huán)境的seed
    :param seed:
    :param device:
    :return:
    '''
    import os
    import random
    import numpy as np

    random.seed(seed)
    os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    
    # some cudnn methods can be random even after fixing the seed
    # unless you tell it to be deterministic
    torch.backends.cudnn.deterministic = True

pytorch/tensorflow設(shè)置隨機種子 ,保證結(jié)果復(fù)現(xiàn)

Pytorch隨機種子設(shè)置

import numpy as np
import random
import os
import torch
def seed_torch(seed=2021):
? ? random.seed(seed)
? ? os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
? ? np.random.seed(seed)
? ? torch.manual_seed(seed)
? ? torch.cuda.manual_seed(seed)
? ? torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU.
? ? torch.backends.cudnn.benchmark = False
? ? torch.backends.cudnn.deterministic = True
? ? torch.backends.cudnn.enabled = False
seed_torch()

Tensorflow設(shè)置隨機種子

第一步僅導(dǎo)入設(shè)置種子和初始化種子值所需的那些庫

import tensorflow as tf
import os
import numpy as np
import random

SEED = 0

第二步為所有可能具有隨機行為的庫初始化種子的函數(shù)

def set_seeds(seed=SEED):
? ? os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
? ? random.seed(seed)
? ? tf.random.set_seed(seed)
? ? np.random.seed(seed)

第三步激活 Tensorflow 確定性功能

def set_global_determinism(seed=SEED):
? ? set_seeds(seed=seed)

? ? os.environ['TF_DETERMINISTIC_OPS'] = '1'
? ? os.environ['TF_CUDNN_DETERMINISTIC'] = '1'
? ??
? ? tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(1)
? ? tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads(1)

# Call the above function with seed value
set_global_determinism(seed=SEED)