深度学习模型训练中，怎样设置可以让每次训练结果都一致

最新推荐文章于 2024-12-05 22:14:56 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-05 22:14:56 发布 · 682 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #人工智能

本文介绍了如何在Python编程中使用random、numpy和torch库设置随机数种子，以确保每次运行时生成的随机数序列一致。
部署运行你感兴趣的模型镜像

答案

设置随机数种子

具体操作

以下是几个常见库的设置随机数种子的代码示例：

1.使用random库设置随机数种子：

import random

random.seed(seed)

 其中，seed是你要设置的随机种子值。

2.使用numpy库设置随机数种子：

import numpy as np

np.random.seed(seed)

3.使用torch库设置随机数种子：

import torch

torch.manual_seed(seed)

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.11

Python3.11

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

pythonSuperman
关注
深度学习笔记——模型训练工具（DeepSpeed、Accelerate）
haopinglianlian的博客
11-30 2026
本文详细介绍深度学习模型训练中常用的工具及其特点，包括DeepSpeed和Accelerate。
深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案
微学AI的博客
02-08 883
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超参数优化、正则化策略和训练技巧等多个关键方面，以提升模型性能和泛化能力。
pytorch如何确保每次实验可重复性(每次训练测试结果相同)(模型每次结果也不一样的问题解决方法)（固定随机种子等操作）
随风而动
03-18 4010
Pytorch使用不确定算法——Avoiding nondeterministic algorithms。CUDA卷积优化——CUDA convolution benchmarking。3点注意检查自己代码是否使用DataLoader。1跟2，直接复制下面的代码，全网最全（自认为）4、自己代码是否使用随机排列数据集。4、自己代码是否使用随机排列数据集。3、数据加载DataLoader。将shuffle=False。2、训练使用不确定的算法。最后附上二次运行的结果！类似于下面这种注释掉。
深度学习模型训练完之后预测的数据差不多(模型预测输出数据一样)(训练结果一样)
小姑仔的博客
12-14 1万+
模型训练之后预测的数据内容差不多，第一种可能性是你模型有问题，这种先不谈 第二种可能性是某一种数据的分布过多造成数据分布不均匀，比如你的数据集之中特别多的类别0，1，2，3，此时如果数据集中某一类别数量特别多，比如类别0特别多，这种分布不均匀的现象就有可能导致最后预测出来的结果都差不多。 ...
pytorch每次分类结果都不同，有细微差异
爱学习的大白菜的博客
11-03 4041
看了许多大神的经验，做一个总结： 验证测试的时候开启model.eval() 。 设置随机种子。 pytorch框架中模型加载器dataLoader的属性“shuffle”置为“False”。 如果想看 具体原因 和 简单实现 可以继续往下看： 验证测试的时候开启model.eval() 。因为可能你的模型中含有 BatchNormalization（批归一化）或 Dropout（舍弃），如果未设置模型为eval模式，则验证时会根据每次的batch调整或Dropout还是随机去掉某些神经元，
深度学习---确保每次训练结果一致的方法
L888666Q的博客
12-05 4272
神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。在神经网络中，最常见的随机性包含以下几个地方：初始化的随机性，比如权值正则化的随机性，比如dropout层的随机性，比如词嵌入最优化的随机性，比如随机优化
如何添加随机种子保证代码每次复现的一致性？
weixin_51524504的博客
03-26 998
【代码】如何添加随机种子保证代码每次复现的一致性？
训练深度学习模型时准确率波动的原因与解决方法
2401_88888297的博客
12-05 2429
在深度学习的实际应用中，许多初学者都会遇到一个问题：为什么即使使用相同的数据集、相同的代码、相同的随机种子，训练出来的模型在测试集上的准确率却有所不同？这种情况一开始可能让人感到困惑，毕竟我们已经尽…
固定随机数种子，让每次训练的结果保持一致
DongHappyyy
12-14 2144
【代码】固定随机数种子，让每次训练的结果保持一致。
深度学习代码一样，但是每次跑的结果都不同（甚至相差很大）
lihaiyuan_0324的博客
01-13 7755
随机种子
模型每次跑的结果不同怎么办？
阿财是小白的博客
11-18 1万+
模型每次跑的结果不同怎么办？1、首先设置种子2、逐步检查3、可能出错的地方 我使用pytorch跑深度学习模型时发现每次跑的结果都不一样，所以在此总结了一下如何解决的方法。 1、首先设置种子 在代码中加入下面这个函数方法： def set_random_seed(seed, deterministic=False): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual
解决深度学习训练每次结果不同
zhangqiqiyihao的博客
06-03 4835
1.在验证和测试代码时加入 model.eval() 可以打开验证开关，关闭所有的dropout等。但是在返回到训练时需要再次加入 model.train() 之前的训练中做了这个操作每次的测试结果就会保证一致。后来不知道发生了什么又不能一致了 再加入种子 2.加入seed torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU.
matlab rand randn 每次生成的随机数都一样的解决方案
热门推荐
weixin_41785349的博客
04-10 1万+
问题说明 在Matlab应用中，我们经常需要用到随机数，比如rand()，randn()等函数，都是生成某一类随机数的函数。对于rand()函数来说，每一次启动Matlab软件后，生成的随机数都是相同的 解决方案 因此需要设置一个随时变化的随机数种子，来保证其生成的随机数为真随机数。然而，对于某些需要可重复运行的场景来说，需要设定一个固定的随机数种子，以保证每一次运行都能得到相同的随机数，因此，也需要随机数种子。下面以几个小例子进行说明。 例子 如下图1所示，我们每次输入randn(3)的时候都会输出一个不
深度学习模型每次的精度等指标不太一样，原因是什么？如何完整的复现？
王纪刚的博客
11-23 4272
http://www.sohu.com/a/150686946_116235 作者：崔静闯 神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。 初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。 然而， 有时候用同样的数据训练同一个网络，你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。 在这个教程中，你会学到怎样设置随机数生成器，才能每次用同样的数据训练同一网络时，都
pytorch预测之解决多次预测结果不一致问题
wenfei1997的博客
09-13 2074
torch.backends.cudnn.deterministic = True #cpu/gpu结果一致。torch.backends.cudnn.benchmark = True #训练集变化不大时使训练加速。推荐下面的方法，上面的的方法计算梯度，但是并不反向传播，下面的方法既不计算梯度，也不反向传播，速度更快。原文链接：https://www.jb51.net/article/213787.htm。torch.cuda.manual_seed_all(seed) #并行gpu。
数据一致性：保证预训练数据的一致性
AI天才研究院
03-15 177
1. 背景介绍 1.1 数据一致性的重要性 在计算机科学领域，数据一致性是一个至关重要的概念。它指的是在一个分布式系统中，各个节点上的数据在某一时刻保持相同的状态。数据一致性对于确保系统的可靠性和稳定性至关重要，尤其是在大规模的分布式系统中。在机器学习和深度学习领域，预训练数据的一致性同样非常重要
Python生成随机数的方法
weixin_34364135的博客
06-06 1959
这篇文章主要介绍了Python生成随机数的方法，有需要的朋友可以参考一下 如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这篇文章的介绍。 random.random()用于生成 用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下...
终于解决了模型训练每次结果不同的问题
Carl_changxin的博客
01-21 1万+
1、解决方法 1、确保训练过程中每个epoch的数据之间是不同的，但是又要保证每次实验中的所有epoch数据是相同的； def batch_iter2(x, y, seed_id, batch_size): """生成批次数据""" data_len = len(x) num_batch = int((data_len - 1) / batch_size) + 1 np.random.seed(seed_id) # 设置每个epoch的随机种子，保证每个epoch的数据不同
pytorch在固定随机数种子后训练神经网络得到的结果仍然不一样
qq_40177564的博客
10-29 9671
在训练一个分类器的时候最前面加入了一下代码固定随机数种子，但是每次重复实验得到的结果还是都不一样。 def seed_torch(seed=0): random.seed(seed) np.random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) torch.manual_seed(seed) to...
深度学习模型每次训练结果都不一样是为什么
最新发布
06-04
### 深度学习模型训练结果不一致的原因分析 深度学习模型的训练结果可能因多种因素而出现不一致性。这种现象通常与随机性、数据分布、超参数设置以及硬件环境等因素密切相关[^1]。以下是对可能导致训练结果不一致的主要原因的详细分析： #### 1. 随机性 深度学习模型的训练过程中存在许多随机性来源，例如权重初始化、数据打乱顺序以及批量采样等。这些随机性会导致每次训练的结果略有不同。即使使用相同的超参数和数据集，模型也可能因为初始条件的变化而产生不同的收敛路径[^2]。 #### 2. 数据分布差异 在实际应用中，训练数据的分布可能会发生变化，例如数据采集方式的改变或噪声的引入。如果模型在训练过程中接触到的数据分布与验证或测试阶段的数据分布不一致，这将直接影响模型的泛化能力，从而导致结果的不一致性[^1]。 #### 3. 超参数敏感性 深度学习模型对超参数的选择非常敏感，包括学习率、批量大小、优化器类型等。即使是微小的超参数调整，也可能显著影响模型的训练过程和最终性能。此外，某些超参数可能在特定条件下表现良好，但在其他条件下则可能导致不稳定的结果[^2]。 #### 4. 硬件和软件环境 不同的硬件平台（如GPU型号）和软件环境（如深度学习框架版本）也可能导致训练结果的差异。例如，浮点数运算的精度差异或并行计算中的同步问题，都可能在一定程度上影响模型的训练结果[^3]。 #### 5. 正则化与优化方法的影响 正则化技术（如Dropout、L2正则化）和优化方法（如SGD、Adam）在训练过程中引入了额外的随机性和动态调整机制。这些技术虽然有助于提高模型的泛化能力，但也可能增加结果的不确定性[^1]。 ```python import torch import numpy as np # 设置随机种子以减少随机性对结果的影响 torch.manual_seed(42) np.random.seed(42) # 示例：定义一个简单的神经网络 class SimpleNet(torch.nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc = torch.nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) # 初始化模型 model = SimpleNet() # 打印模型参数 print(model.state_dict()) ``` 通过上述代码示例可以看出，即使在同一环境中运行，如果不固定随机种子，模型的初始化权重可能会有所不同，从而导致训练结果的差异。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值