torch.manual_seed(seed)

原创 已于 2022-03-21 19:23:15 修改 · 741 阅读 · 2 ·
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于 2022-03-21 19:22:35 首次发布
本文详细解释了torch.manual_seed的作用，它用于设置CPU随机数生成的种子，确保在多次运行同一段代码时能复现随机数序列。通过示例展示了设置种子后，即使在同一程序运行中，多次调用torch.rand也会产生不同的随机数，但在不同运行之间，这些随机数会保持一致。强调了在实验可复现性和调试中设置种子的重要性。
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torch.manual_seed(seed) – 官方文档说明：设置 (CPU) 生成随机数的种子，并返回一个torch.Generator对象。

设置种子的用意是一旦固定种子，后面依次生成的随机数其实都是固定的。

通过代码说明一下:

import torch

random_seed = 123
torch.manual_seed(random_seed)
print(torch.rand(1)) # 随机生成[0, 1)的数
print(torch.rand(1))

"""
Out:
tensor([0.2961])
tensor([0.5166])
"""



说明：上面手动设置完种子之后，调用了两次torch.rand这个API (随机生成[0, 1]的数)，可以发现输出的是两个不同的随机数，不是说已经固定种子了吗？怎么还会生成不同的随机数？实际上，准确来说，手动设置种子之后导致的结果应该是：在每次重新运行上面的程序时，得到的打印结果都是上面两个数。

在每次重新运行程序时，同样的随机数生成代码得到的是同样的结果
 

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