torch随机数manual_seed

最新推荐文章于 2024-02-27 16:57:16 发布

原创最新推荐文章于 2024-02-27 16:57:16 发布 · 471 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pytorch

pytorch 专栏收录该内容

16 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何在PyTorch中使用随机数种子设置来确保实验结果的复现性，这对于神经网络训练尤为重要，通过固定种子可以使随机初始化的参数保持一致。

部署运行你感兴趣的模型镜像

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果，当得到比较好的结果是，希望这个结果可以复现，在pytorch中，通过设置随机数种子的方法来实现。

import torch
seed = 2020
torch.cuda.manual_seed(seed)
a = torch.rand([1, 2])
b = torch.rand([1, 2])
print(a, b)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
print(a, b, c)

在这里插入图片描述

CPU设置随机数生成种子

torch.manual_seed(args.seed)

单GPU设置随机数生成种子

if args.cuda:
    torch.cuda.manual_seed(args.seed)

多GPU设置随机数生成种子

if args.cuda:
    torch.cuda.manual_seed_all(args.seed)

参考资料
torch.manual_seed(args.seed)的作用
 torch随机数 manual_seed
利用随机数种子来使pytorch中的结果可以复现

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch

Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

studyeboy

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

【PyTorch】torch.manual_seed() 详解

weixin_44211968的博客

03-27

4万+

本文详细介绍了 torch.manual_seed(seed) 及其用法

torch.manual_seed()解析

qq_43369776的博客

10-28

2592

torch.manual_seed()方法介绍

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Pytorch生成随机数Tensor的方法汇总

12-17

在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法，比如： torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。参数: sizes (int…) – 整数序列，定义了输出张量的形状 out (Tensor, optinal) – 结果张量 torch.rand(2, 3) [[0.0836 0.6151 0

torch生成随机数

NameasNAME的博客

12-10

2818

[0,1]均匀分布 torch.rand(行，列) 标准正态 torch.randn(行，列）正态分布 torch.normal(均值，标准差，(行，列)）等差数列 torch.linspace(起点，中间，生成数) torch.linspace(start, end, steps). repeat(行扩大几倍，列扩大几倍) ...

torch之随机数生成

Nicola.Zhang

06-03

2万+

Torch之随机数生成方式 torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 1. 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。参数: sizes (int...) - 整数序列，定义了输出张量的形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量例子： torch.ra

torch随机数 manual_seed

weixin_30522183的博客

04-03

369

torch.manual_seed(args.seed) #为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的代码： torch.manual_seed(1) # reproducible print(torch.rand(2)) torch.manual_seed(2) # reproducible print(torch.rand(2)) 输出：结果不同 ...

PyTorch基础学习：生成随机数(torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm())

创作高质量博文，分享知识，共同进步！

02-27

3万+

🚀PyTorch学习之旅：探索随机数生成🚀 🤔为什么需要随机数？在深度学习中，随机数助力模型初始化，增强泛化能力。😅如何生成？PyTorch提供torch.rand(), torch.randn(), torch.randint(), torch.randperm()等函数，满足各种需求。🎯注意事项？注意随机数分布、范围及随机数种子设置。🎁回顾收获，掌握PyTorch随机数生成，助力深度学习之旅。🤝期待与你共同成长，探索更多PyTorch知识！ #PyTorch #随机数生成 #深度学习

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

7402

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

random.seed(seed)、np.random.seed(seed)、torch.manual_seed(seed)作用

weixin_53719747的博客

11-29

2694

python随机数种子

【pytorch】torch.manual_seed()用法详解

热门推荐

XavierJ的博客

01-04

5万+

描述设置CPU生成随机数的种子，方便下次复现实验结果。语法 torch.manual_seed(seed) → torch._C.Generator 参数 seed (int) – CPU生成随机数的种子。取值范围为[-0x8000000000000000, 0xffffffffffffffff]，十进制是[-9223372036854775808, 18446744073709551615]，超出该范围将引发RuntimeError报错。返回返回一个torch.Generator对象。示例

pytorch生成随机数

人工智能视觉分析算法学习实践和经验分享。

03-05

2万+

PyTorch生成随机数的几种类型： torch.rand() 均匀分布 torch.randint(low, high) torch.randint_like() torch.randn() 标准正态分布 torch.randn_like() torch.randperm() 随机排列 torch.linespace() 线性间距向量 torch.poisson() 泊松分布 1. 均匀分布：torch.rand() torch.rand(*sizes, out=None)

torch.manual_seed( )

weixin_36670529的博客

03-21

1239

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。如果设置初始化，则每次初始化都是固定的。 if args.seed is not None: 　　random.seed(args.seed) # 　　torch.manual_seed(args.seed) #为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的　　 torch.cuda.manual_seed(args.seed) #为当前GPU设置随机种子；　　 cudnn.determinis

PyTorch 产生随机数汇总

zuiyishihefang的博客

02-03

1194

1. torch.randtorch.rand(*sizes, out=None) → Tensor返回一个张量，服从区间[0, 1)的均匀分布，形状由参数sizes定义。torch.ra...

pytorch中如何生成随机数

qq_24503095的博客

12-17

7840

1、torch.rand torch.rand(*sizes, out=None)->Tensor 生成一个张量，包含从区间[0,1)的均匀分布中抽取一组随机数，形状由可变参数sizes定义参数： sizes(int…) 整数序列，定义了输出形状 out(Tensor,optinal) 结果张量 import torch torch.rand(4) tensor([0.2983, ...

【随机数种子】torch.manual_seed()用法

weixin_41564450的博客

05-31

8925

torch.manual_seed()一般和torch.rand()、torch.rand

torch如何产生随机数

virus111222的博客

03-19

2004

和numpy的不同在于，torch.randint里面的size表示是用[ ]表示的，np.random.randint里面的size是用（）表示的。示范中产生[0,200)之间的随机整数，并且随机整数的维度为4行5列。示范中产生[1,10)之间的随机整数，并且随机整数的维度为3行4列。,示范中产生0-1之间的随机数，并且维度为3行4列。,示范中产生0-1之间的随机数，并且维度为3行4列。和上面的不同在于3，4不需要写成（3，4）（具体的看上面的链接）产生0-1之间的随机数。产生0-1之间的随机数。

【PyTorch】快速理解 torch.manual_seed()

weixin_52527544的博客

10-08

1851

【PyTorch】快速理解 torch.manual_seed(),torch.cuda.manual_seed_all(seed)

torch中的随机数种子

Python领域优质萌新学习笔记

12-01

1854

因此，如果需要在代码中使用多个随机操作，并且需要确保它们的结果每次都一样，就需要在每个随机操作之前都调用。由于两次使用了相同的随机种子，因此两次生成的随机张量应该是一样的。函数生成两个不同的随机张量 x 和 y，因此它们的值是不同的，即使使用了相同的随机种子。因此，如果需要取消之前设置的随机种子，应该确保在取消之前只设置了一次随机种子。需要注意的是，如果你在代码中多次设置了随机种子，而每次设置的随机种子不同，那么每次调用。需要注意的是，在设置了随机种子之后，如果代码中还有其他随机操作，比如使用。

torch.manual_seed 的number作用