随机种子

最新推荐文章于 2025-04-09 15:52:53 发布
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分类专栏： 深度学习
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torch.manual_seed(args.seed) #为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的 
if args.cuda: 
torch.cuda.manual_seed(args.seed)#为当前GPU设置随机种子；如果使用多个GPU，应该使用torch.cuda.manual_seed_all()为所有的GPU设置种子。
 

random.seed(seed)、np.random.seed(seed)、torch.manual_seed(seed)作用
weixin_53719747的博客
11-29 2622
python随机数种子
Unity-C#-通过确定随机种子，来获取相同的随机数.txt
08-04
在帧同步中，由于前后端逻辑帧必须要保持一致，这样才能去验证操作。所以在项目中的随机数就不能使用一般的随机数，必须保证在同一时间，前后端两套代码产生的随机数必须一致...此时，可以通过随机种子，来产生随机数。
随机种子的详解
热门推荐
ding_programmer的博客
07-08 7万+
什么是随机种子？ 我们知道，随机数是通过一些复杂的数学算法得到的，那么 随机种子（Random Seed）就是这些随机数的初始值。 一般计算机里面产生的随机数都是伪随机数。 伪随机数，也是就一个一直不变的数。 import numpy as np num = 0 while (num < 5): np.random.seed(0) print(np.random.r...
Math.random()传参？什么是随机种子？什么是洗牌算法？
最新发布
weixin_t1452030的博客
04-09 915
我们有一个营销系统，客户数据中有一部分是没有用户头像的，最近过需求的时候产品说要在前端给这部分用户生成随机的虚拟头像；心想这不是简单的很，让 UI 设计师给提供一些卡通头像，组成头像库， 我给它按照序号命名放到 CDN 上, 假设 total 是头像库的总个数，通过随机数就能获取一个元素的下标了，搞定；产品：我希望每个客户的头像是固定的，不能一刷新页面就变了；what?看来事情没那么简单～
随机数种子
qq_31404603的博客
03-22 2412
随机数就是就随机数种子中取出的数。种子就是个序号，这个序号交给一个数列管理器，通过这个序号，你从管理器中取出一个数列，这个数列就是你通过那个序号得到的随机数。 但这个随技术并不真正随机。因为它是通过某个算法的得到。也就是说你给数列管理器同一个序号将得到同样一个“随机”数列。 也就是说种子和随机数列是一一对应的。{An}=f(x), x 就是种子，F()是算法，{An}是数列，这个数列看上去是随...
深度学习中的随机数种子
redfish95的博客
02-12 8748
本文参考网络上对于深度学习中seed函数的讲解，记录一下我对于这个函数的理解。
随机种子 3407 is all you need.pdf
08-12
随机种子 3407 是你需要的吗？ 在深度学习领域中，随机种子的选择对模型的影响一直是一个热门的讨论话题。近日，一篇名为《Torch.manual_seed(3407) is all you need》的论文引起了广泛的关注，该论文研究了随机...
C++ 随机数与随机种子数的实例
08-30
本文将深入探讨C++中的随机数生成以及随机种子的概念，通过实例代码进行详细解析。 首先，C++中生成随机数的主要函数是`rand()`，它返回一个介于0（包括）和`RAND_MAX`（通常是32767，具体值取决于实现）之间的伪...
python设置随机种子实例讲解
09-18
为了确保随机数生成的可预测性和一致性，Python提供了设置随机种子的功能。随机种子是初始化随机数生成器的一个数值，它决定了后续生成的随机数序列。在本文中，我们将深入探讨如何在Python中设置随机种子，并通过...
//用到了time函数，获取系统时间值，做为随机种子 //用到了srand 设置随机种子 //用到了rand函数，用来产生随机
01-03
//用到了time函数，获取系统时间值，做为随机种子。 //用到了srand 设置随机种子 //用到了rand函数，用来产生随机数字的 //代码思路过程： //程序首先 产生一个随机数字 //进入循环，提示用户输入要猜测的数字，...
什么是随机种子
m0_57236802的博客
09-05 6196
随机种子（Random Seed）是用于初始化伪随机数生成器（PRNG, Pseudo-Random Number Generator）的一个数值。在计算机程序中，我们通常使用伪随机数生成器来模拟随机性，但这些生成器实际上是确定性的算法。给定相同的初始种子，它们将产生相同的随机数序列。
随机种子是什么
qq_41327049的博客
04-18 1165
随机种子（Random Seed）是一个用于初始化随机数生成器的数值。在计算机编程中，随机数生成器通常基于伪随机数生成算法，这意味着它们不是真正地随机，而是基于一个初始值（即种子）来产生一系列看似随机的数值。设置随机种子是为了确保每次运行程序时，随机数生成器都能产生相同的随机数序列。这对于需要可重复实验或调试的程序来说是非常有用的。当你设置了一个特定的随机种子后，无论你何时运行程序，只要种子值不变，随机数生成器就会生成相同的随机数序列。
随机数种子（seed）
love1005lin的博客
12-27 2万+
在科学技术和机器学习等其他算法相关任务中，我们经常需要用到随机数，为了把握随机数的生成特性，从随机数的随机无序中获得确定和秩序。我们可以利用随机数种子(random seed)来实现这 一目标，随机数种子，可以使得引入了随机数的整个程序，在多次运行中得到确定的，一致的结果。 1. 随机数种子 python自带的random函数： import random # print(help(random)) def test_random_seed_in_std_lib(seed=0, cnt...
rand()和srand((unsigned)time(NULL))产生的随机数有什么不同
架构设计
09-28 731
转自：http://hi.baidu.com/bigsoft/blog/item/800d2d9b481f08bec9eaf40d.html(非原处) 函数rand()是真正的随机数生成器，而srand()会设置供rand()使用的随机数种子。函数rand()会返回一个处于0和你所指定的数值（缺 省为1）之间的分数。如果你在第一次调用rand()之前没有调用srand()，那么系统会为你自动...
神经网络学习小记录74——Pytorch 设置随机种子Seed来保证训练结果唯一
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好多同学每次训练结果不同，最大的指标可能会差到3-4%这样，这是因为随机种子没有设定导致的，我们一起看看怎么设定吧。随机种子（Random Seed）是计算机专业术语。一般计算机的随机数都是伪随机数，以一个真随机数（种子）作为初始条件，然后用一定的算法不停迭代产生随机数。按照这个理解，我们如果可以设置最初的真随机数（种子），那么后面出现的随机数将会是固定序列。以random库为例，我们使用如下的代码，前两次为随机生成，后两次为设置随机数生成器种子后生成。
随机种子 yolo
03-24
<think>好的，我需要回答用户关于如何在YOLO中设置随机种子以确保结果可复现的问题。首先，用户提到了引用[1]中固定随机种子的重要性，特别是在YOLOv7中的应用。同时，用户还提到了引用[2]中的YOLO训练结果分析，可能涉及评估指标。我需要结合这些引用内容，给出具体的设置方法。 首先，我应该回忆YOLO框架中常用的库，比如PyTorch，因为YOLOv5和v7都是基于PyTorch的。设置随机种子通常需要覆盖多个随机源，包括Python内置的random模块、NumPy、PyTorch本身以及CUDA的随机数生成器。此外，还要注意环境变量如PYTHONHASHSEED。 接下来，要分步骤说明如何设置。第一步是导入相关库，然后分别设置各部分的种子。需要提到deterministic模式和benchmark的设置，因为PyTorch中这些会影响CUDA的卷积操作，进而影响结果的可复现性。 另外，用户可能在使用YOLO的训练脚本时，是否有特定的参数或配置需要调整？例如，YOLO的官方仓库可能有内置的种子设置参数，或者需要在训练命令中加入--seed参数。需要检查YOLO的文档或源码，确认是否有直接设置种子的选项，并建议用户优先使用官方提供的参数。 同时，要提醒用户即使设置了种子，某些情况下结果仍可能有差异，比如使用多GPU训练时，数据加载的随机性，或者CUDA版本的不同。这些因素可能导致无法完全复现结果，需要用户注意。 最后，生成相关问题，可能需要围绕随机种子的作用、训练中的其他可复现性措施、YOLO中的超参数影响等方面展开。确保问题与用户的需求相关，并引导进一步学习。 现在组织回答结构：先说明随机种子的重要性，引用提供的资料；然后分步骤详细说明设置方法，包括代码示例；接着提到YOLO训练命令中的参数；最后注意事项和相关问题。</think>在 YOLO 中设置随机种子是确保训练结果可复现的关键步骤，具体实现需覆盖框架底层随机源和环境变量。以下是详细设置方法： --- ### **1. 设置随机种子的核心步骤** **代码实现（以 PyTorch 框架为例）：** ```python import random import numpy as np import torch import os def set_seed(seed=42): # 设置Python内置随机模块 random.seed(seed) # 设置NumPy随机种子 np.random.seed(seed) # 设置PyTorch随机种子（CPU和CUDA） torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 多GPU时使用 # 固定CUDA卷积运算的随机性 torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False # 设置环境变量（避免哈希随机化） os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 调用函数设置种子（例如种子值42） set_seed(42) ``` **作用说明：** - **`torch.backends.cudnn.deterministic=True`**：强制CUDA使用确定性算法，避免因硬件优化导致随机性[^1]。 - **`PYTHONHASHSEED`**：防止Python解释器的哈希随机化影响数据加载顺序。 --- ### **2. 在YOLO训练命令中指定种子** 大多数 YOLO 实现（如YOLOv5/YOLOv7）支持通过命令行参数直接设置种子： ```bash python train.py --seed 42 --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml ``` **注意事项：** - 若框架未提供`--seed`参数，需在训练脚本初始化时显式调用`set_seed()`函数。 - 数据增强（如Mosaic、RandomHSV）的随机性也受种子控制，需确保数据加载逻辑已绑定种子。 --- ### **3. 影响可复现性的其他因素** 即使设置种子，仍需注意： - **多GPU训练**：分布式训练可能导致数据分配顺序差异。 - **硬件差异**：不同CUDA版本或显卡型号可能影响浮点运算精度。 - **第三方库版本**：NumPy、PyTorch等库的版本需保持一致。 --- ### **相关问题** 1. **如何验证YOLO模型训练结果是否完全可复现？** （需对比多次训练的损失曲线、mAP指标及权重文件哈希值） 2. **YOLO中哪些数据增强操作会受随机种子影响？** （如随机裁剪、色彩抖动、Mosaic增强等） 3. **固定随机种子后，模型性能是否会下降？** （确定性可能牺牲部分硬件优化，但理论精度不变[^1]） : 引用[1]中强调固定随机种子为算法研究提供了稳定性和一致性的基础，尤其在YOLOv7中不可或缺。 [^2]: 引用[2]中的混淆矩阵指标（TP/FP等）受随机性影响，固定种子可确保评估结果可靠。
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