深度学习实验一致性（究极版）

better*

于 2024-11-05 15:27:15 发布

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文章标签：深度学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hello__bug/article/details/143509713

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import os
import torch
import numpy as np
import random

os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":16:8"
torch.use_deterministic_algorithms(True)



def set_seed(seed_value=42):

    print(seed_value)

    random.seed(seed_value)

    np.random.seed(seed_value)

    torch.manual_seed(seed_value)

    torch.cuda.manual_seed(seed_value)

    torch.cuda.manual_seed_all(seed_value)

    torch.backends.cudnn.deterministic = True

    torch.backends.cudnn.benchmark = False

试了n多次，每次即使设置了随机种子还是会有不一致的结果。感觉可能是因为模型包含写随机操作，使用torch.backends.cudnn.deterministic = True 好像就能解决这个问题，目前影响还没发现