深度学习中随机种子的初始化

最新推荐文章于 2023-04-13 17:12:41 发布
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1. gpu:

torch.cuda.manual_seed(args.seed)
2. cpu:

torch.manual_seed(args.seed)
3. random:

random.seed(args.seed)
4. numpy:

numpy.random.seed(args.seed)

同时进行

深度学习训练中的种子设置
Maxcu的博客
03-31 1571
深度学习模型训练中的种子设置
深度学习为什么需要随机种子？
qq_53914761的博客
02-02 998
（以下内容源自chatgpt 4o） 在深度学习训练中，随机种子（Random Seed） 是一个非常重要的概念，它用于控制随机数生成器的行为，使得实验具有可重复性。深度学习中的许多过程涉及随机性，例如权重初始化、数据增强、数据打乱、Dropout 等，而随机种子的作用就是让这些随机过程的结果可控，从而使实验结果更加稳定和可重复。以下是深度学习训练中需要随机种子的原因及其详细解释：深度学习中的随机性主要来自以下几个方面：随机种子是用来控制随机数生成器的初始状态的。设置随机种子后，随机数生成器会按照固定的规则
深度学习的随机种子
wzw12315的专栏
07-29 1286
深度学习的随机种子
深度学习中的随机初始化种子random.seed()与参数初始化
关于我的学习记录
12-04 7993
深度学习中的随机初始化种子random.seed()与参数初始化
【Pytorch】 深度学习Pytorch固定随机种子提高代码可复现性
LeungSr的博客
04-13 1778
深度学习Pytorch固定随机种子提高代码可复现性
深度学习笔记
腹黑兔的逆袭
01-09 290
深度学习笔记 pytorch在linux下似乎比在windows下有几倍性能的提高 虽然没有独显（穷），但是仍然希望能尽可能快的训练模型，看看收敛的结果。之前就有听人说在linux跑比在windows下快。于是便简单测试了一下最简单的CNN网络在不同系统下的执行所花的时间。由于没有Linux系统的电脑（穷），加上是win10是家庭版，所以使用virtualbox版的docker来代替，docker...
深度学习中的随机数种子
redfish95的博客
02-12 8641
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。
深度强化学习系列之(13): 深度强化学习实验中应该使用多少个随机种子？
深度强化学习(DeepRL)探索博客
10-13 4440
How Many Random Seeds Should I Use? Statistical Power Analysis in (Deep) Reinforcement Learning Experiments 前言 不断检查实验结果的统计意义是解决深度强化学习中所谓“再现性危机”的强制性方法步骤之一。本论文将解释随机种子数与统计错误概率之间的关系。对于t检验和bootstrap置信区间检验...
深度学习中参数初始化与随机种子的设定有关系吗
03-25
A：是的，深度学习中的参数初始化和随机种子的设定会影响模型的训练效果。参数初始化是指在模型被训练之前，对模型的各个参数进行赋初值的过程。如果初始化过程不合理，会导致模型难以收敛，训练速度缓慢，效果不佳...
深度学习笔记：随机种子的作用
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08-12 3万+
1.随机数和伪随机数 1.1随机数 真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等，这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。 ----百度百科 根据百科上的定义可以看到，真随机数是依赖于物理随机数生成器的。使用较多的就是电子元件中的噪音等较为高级、复杂的物理过程来生成。 使用物理性随机数发生器生成的真随机数，可以说是完美再...
深度学习中随机种子的选取
最新发布
03-26
首先，随机种子在深度学习中的作用主要是控制随机性，比如初始化参数、数据集的划分、数据增强中的随机变换等。如果随机种子设置得当，每次运行的结果应该是一致的，这对于实验的可复现性非常重要。 接下来，用户...
模型初始化与随机种子——Pytorch 炼丹技巧（随手记）
qq_43679439的博客
06-05 8631
模型参数的默认初始化方式和自定义初始化方式，以及通过设置随机种子让每次实验的模型初始化参数保持一致
【PyTorch】随机种子 与 网络初始化
OI -> ACM -> AI
11-30 3820
目录设置随即种子网络初始化 设置随即种子 使用pytorch_lightning下的seed_everything方法。 若调用GPU，有时还不够，还需排除cudnn加速的随机性。 from pytorch_lightning import seed_everything seed_everything(0) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False 网络初始化 可以用如下代码进行网络
深度学习代码中的seed的作用和如何设置?原理?
sinat_40147910的博客
09-07 5743
seed的作用 , 用法和原理 是通过算法模拟得到的,只有设置成一样的种子数得到的结果才能一模一样.
pytorch 随机数种子
qq_34009929的博客
11-24 7004
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: ten.
【机器学习吴恩达】随机初始化Θ
学无止境
11-09 234
吴恩达深度学习笔记(21)-神经网络的权重初始化为什么要随机初始化？
Harpoon_fly的博客
12-06 6623
随机初始化（Random+Initialization） 当你训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。 对于逻辑回归，把权重初始化为0当然也是可以的。 但是对于一个神经网络，如果你把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。 让我们看看这是为什么？ 有两个输入特征，n([0])=2，2个隐藏层单元n([1])就等于2。 因此与一个隐藏层相关的矩阵，或者说W([1])是2*2的矩阵，假设...
深度学习常用的初始化方法
Pichairen
06-27 1090
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/xxy0118/article/details/84333635 tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 64, self.c_dim], stddev=np.sqrt(2.0 / 9 / 64))) 其中9 = 3*3 表示卷集成中卷积核的宽和高，64表示当前卷积核的个数。 ...
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