深度学习|随机数固定

最新推荐文章于 2025-03-27 16:38:02 发布

编程被我拿捏住了

最新推荐文章于 2025-03-27 16:38:02 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/m0_61762695/article/details/135875678

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本文介绍了如何在Python编程中，特别是在使用PyTorch和Numpy库时，设置随机数种子以确保实验的可重复性。作者展示了如何针对CPU和GPU分别进行手动种子设置。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import torch
import numpy as np
import random

seed=0

random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)

torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)

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深度学习随机数设置，保证实验的可重复性

qq_40107571的博客

07-30

1641

在深度学习实验的时候，由于代码里面存在大量的随机操作，因此导致实验的可重复性比较差。为了保证实验的可重复性，我们需要对实验中一些随机操作进行设置。

深度学习知识点全面总结

最新发布

xchDP的博客

03-27

467

通过固定随机种子，可以消除训练过程中因随机因素导致的结果波动，让实验具备科学严谨性。：默认情况下，深度学习模型的训练结果会因随机初始化、数据加载顺序、正则化等随机因素而波动，导致两次训练结果不同。对比ResNet和VGG的性能时，固定种子可确保两者的初始化和数据顺序一致，差异仅来自模型结构。：固定随机种子后，不同实验的对比仅由目标变量（如模型结构）引起，排除随机性干扰。：通过控制随机性，实现实验结果的可复现性、变量对比的公平性、调试的稳定性。：固定种子后，每次训练流程完全一致，便于定位问题。

深度学习中的随机数种子

redfish95的博客

02-12

8778

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。

固定深度模型训练中的随机种子

Alexa_的博客

10-29

448

直接将下面的代码写进主要的运行文件里即可。可以根据自己的训练结果调整随机种子的数字，比如你可以设置为20等等。1.为了进行论文复现，或者进行模型的改进，固定住随机种子十分必要，不然所作的改进的提升效果无从知晓，以下代码可以确保每次训练的过程一摸一样。

深度学习seed()函数随机种子详解

慕溪同学的博客

12-29

1万+

seed() 函数用于设置随机数生成器的种子，它在生成随机数时提供了可重复性。这个种子是生成随机数的起始点，相同种子生成的随机数序列是确定性的，也就是说，在相同的种子下，每次生成的随机数序列都是一样的。在很多编程语言和库中，seed() 函数被用于初始化伪随机数生成器。在 Python 中，它常常与 random 模块、numpy 库或者机器学习库（比如 PyTorch、TensorFlow）中的随机数生成相关的函数一起使用。

【Python】深度学习中随机数种子seed的种类和设置方式

yangweipeng708的博客

05-13

2696

在机器学习和深度学习的实验中，确保实验的可重复性是非常重要的。下面定义的函数的主要目的是设置随机种子以确保代码的随机性操作（如参数初始化、数据集分割、随机数据增强等）在不同运行之间是可重复的。这使得其他研究人员或开发者可以复现相同的实验结果，同时也便于调试和优化模型。

深度学习结果随机数种子

01-11

为了确保深度学习模型的结果具有稳定性和可重复性，在训练过程中设置固定的随机数种子是非常重要的。这有助于消除由于随机初始化和其他随机因素带来的不确定性。 ### Python环境下的全局种子设定对于Python程序来...

深度学习设置随机数种子

01-16

在深度学习项目中，为了使实验结果具有可复现性，通常需要固定多个组件中的随机数种子。对于PyTorch而言，这涉及到Python内置的`random`模块、NumPy库以及PyTorch自身的随机化机制。 #### Python 和 NumPy 的种子...

深度学习实验结果可复现所需设置 - 随机数等内容设置

围城

04-08

1634

20210408 - 0. 引言最近在进行深度学习相关的实验，但是发现虽然数据每次都一样，最后的实验效果却不是很一样（并非仅仅测试准确率）。在实验过程中，发现是随机数设置的问题。但是已经设置了一些，后来发现其实远远不仅仅是这些，还有一些其他的因素。本人实验环境如下： python == 3.6.9 Keras == 2.4.3 tensorflow-gpu == 2.3.1 1. 相关搜索 1.1 个人博客在文章[1]中，提供了使用keras时应该进行的相关代码结构，在使用Keras时，主要要进行的

【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

1844

深度学习Pytorch固定随机种子提高代码可复现性

深度学习中的随机种子torch.manual_seed(number)、torch.cuda.manual_seed(number)

m0_46378271的博客

06-20

7290

训练模型过程中，会遇到很多的随机性设置，设置随机性并多次实验的结果更加有说服力。但是现在发论文越来越要求模型的可复现性，这时候不得不控制代码的随机性问题且每次随机的初始权重一样，有利于实验的比较和改进简单的说，计算机中生成随机数的过程并不随机百，但是其初始数（种子）是随机的。在深度学习中，（比如深度神经网络）我们常常需要对网络中超参数设定初始值，比如权重，在这里我们需要用到一些生成随机数的函数，这些函数一般通过手动设定种子，最优随机种子不应该去找，随机性的存在正好用来评估模型的鲁棒性。一个优秀的模型，不会

深度学习的随机种子

wzw12315的专栏

07-29

1329

深度学习的随机种子

【深度学习】中的batch epoch 随机数种子等问题

sunnyblogs的博客

01-31

1384

①epoch、batch: 所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向和反向传播（epoch）就是将所有训练样本训练一次的过程。然而一个Epoch的样本，数量可能过于庞大，需要把它分成几个小块，也就是分成多个Batch进行训练。 Batch:(批/一批样本)：将整个训练样本分成若干个Batch. Batch_size:每批样本的大小 iteration：训练一个Batch就是一个Iteration. ② 为什么要使用多个epoch 随着epoch数量增加，神经网络的权重更新次数也在增加，曲线由欠拟合会变得

深度学习中的随机种子

WYXHAHAHA123的博客

07-20

9471

''' 深度学习代码中的随机种子 深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数 而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感为了能够完全复现作者的开源深度学习代码，随机种子的选择能够减少一定程度上算法结果的随机性，也就是更接近于原始作者的结果即产生随机种子意味着每次运行实验，产生的随机数都是相同的但是在大多数情况下，即使设定了随机种子，仍然没有办法完全复现 ...

【个人思考】深度学习模型稳定可复现，设定随机种子大全

07-22

3300

深度学习模型稳定可复现 深度学习这一块奥，稳定性奥，必须拿捏的死死的奥。 深度学习的一个项目，其中的随机性会非常的大 1 随机生成的模型参数， 2 可能是随机选取的训练样本顺序 3 随机dropout 以上等等，会使得模型具有一定的随机性，其实也并非完全算作坏事因为模型性能的抖动能够让模型性能更高一些，可以报告跑出来的最高性能，是吧。但是在某些阶段时，我们必须使得性能稳定，这样才可以明显的对比。比如： 1 调整一些超参数 2 改进模型结构 3 优化算法等等上述情况时候，会需要稳定模型。因为改进模型结

深度学习笔记：随机种子的作用

Activewaste

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...