pytorch中的torch.manual_seed()用于生成随机数种子理解

最新推荐文章于 2024-12-23 09:56:37 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-23 09:56:37 发布 · 1.7k 阅读 · 7 ·
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：

#pytorch

本文介绍了在PyTorch中使用torch.manual_seed()函数来设定随机数种子，以确保神经网络初始化的可重复性。通过设置种子，可以避免因随机初始化导致的训练结果不确定性，使得实验结果可复现。

torch.manual_seed()

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。

实际上，计算机并不能产生真正的随机数，而是已经编写好的一些无规则排列的数字存储在电脑里，把这些数字划分为若干相等的N份，并为每份加上一个编号，编号固定的时候，获得的随机数也是固定的。

torch.manual_seed(1)用于设置随机初始化的种子，即上述的编号，编号固定，每次获取的随机数固定。

if args.seed is not None:
      random.seed(args.seed) 
    　torch.manual_seed(args.seed)
最低0.47元/天 解锁文章
【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
源于Pytorch中的SEED
imqyt的博客
04-07 913
SEED = 1234 random.seed(SEED) torch.manual_seed(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(SEED) # 为当前GPU设置随机种子； torch.cuda.manual_seed_all(SEED)#如果使用多个GPU，应该使用torch.cuda.manual_seed_all()为所有的GPU设置种子。 # torch.backends...
pytorch-torch.manual_seed(1)的作用
m0_59113542的博客
02-03 945
首先对比讲解了torch.manual_seed（）的功能，之后讲解了两种使用方式
python---pytorch-torch.manual_seed(1)的作用
公子不白的blog、
02-22 9383
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时我们通常希望这个结果是可以复现的，在pytorch中，通过设置随机数种子也可以达到这么目的。 import torch torch.manual_seed(2) print(torch.rand(2)) 有这段代码可以知道，每次得到的数是随机的，如果不加上 运行这段代码会发现，每次得到的随机数是固...
np.random.seed(), torch.manual_seed(args.seed)
qq_40671063的博客
09-04 3874
np.random.seed(), torch.manual_seed(args.seed)
【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
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
【Pytorch】torch.manual_seed()、torch.cuda.manual_seed() 解释
qq_43426078的博客
04-05 2211
作用 torch.manual_seed() 为CPU设置种子，保证每次的随机初始化都是相同的，从而保证结果可以复现。 torch.cuda.manual_seed()为GPU设置种子，作用同上 torch.cuda.manual_seed_all()为所有GPU设置种子（适用于多GPU时），作用同上 例子 import torch torch.manual_seed(2) print(torch.rand(2)) 输出 0.4360 0.1851 [torch.FloatTensor of siz
pytorch保证实验的可重复性方法——torch.manual_seed()设置随机数种子使用方法
m0_67505927的博客
03-03 2157
pytorch保证实验可重复行方法，torch.manual_seed()使用方法。
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
Pytorch torch.manual_seed()的简单用法
xiongxyowo的博客
03-29 1567
简单来说就是指定随机数种子(种子可以是个任意int值)，用来生成伪随机数： import torch torch.manual_seed(1) print(torch.rand(1)) print(torch.rand(1)) print(torch.rand(1)) 输出： tensor([0.7576]) tensor([0.2793]) tensor([0.4031]) 之后再运行同样会生成相同的随机数序列。 这样的意义在于可以保证在深度网络在随机初始化各层权重时，多次试验的初始化权重是一样的，
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】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)
PyTorch | torch.manual_seed(1)是什么意思？torch随机数manual_seed(1)有什么用？如何理解torch.manual_seed(1)
王博（Kings）的博客
11-03 6453
torch.manual_seed(1)是为了设置CPU的的随机数固定，使得紧跟着的rand（）函数生成的值是固定的随机！ # 王博Kings import torch torch.manual_seed(1) print(torch.rand(5)) tensor([0.7576, 0.2793, 0.4031, 0.7347, 0.0293]) # 王博Kings torch.manual_seed(2) print(torch.rand(5)) tensor([0.6147, 0.38
torch随机数 manual_seed
子燕若水的博客
07-24 793
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)) print(torch.rand(2)) 输出： tensor([0.7576, 0.2793]) tensor([0.4031, 0.7347]) 代码： torch.manual_seed(1) # reproducible print...
pytorch中的torch.manual_seed()
安静到无声
09-12 1796
random.seed(rand_seed) 随机数种子，当使用random.seed(rand_seed)设定好种子之后，其中rand_seed可以是任意数字，比如10，那么每次调用生成的随机数将会是同一个。 np.random.seed(rand_seed) numpy形式下随机种子 torch.manual_seed(rand_seed) pytorch形式下的随机种子 torch.cuda.manual_seed(rand_seed) 为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manu
设置随机数种子
Billie使劲学的博客
12-23 661
默认情况下，Python 中的哈希值（如字典的键）在不同的会话或 Python 运行中可能会变化，这会导致非重复性。设置此环境变量可以强制 Python 在对象（如字典）中使用固定的哈希种子。如果使用 GPU，这行代码确保 GPU 上的操作也会有确定的随机数生成器。时，cuDNN 会确保像卷积操作这样的运算是可重复的。模块的随机种子，该模块用于生成随机数，如洗牌、采样等操作。这样可以确保使用该模块进行的随机操作是确定性的。等）都依赖于随机数生成器，因此设置该种子能确保这些操作在每次运行时产生相同的结果。
random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(seed)
最新发布
09-16
### random.seed(seed) - **作用**：`random.seed(seed)` 用于设置 Python 内置 `random` 模块的随机数生成器的种子。当设置了特定的种子后，每次运行程序时，`random` 模块生成的随机数序列都会相同。这是因为随机数生成器实际上是一个伪随机数生成器，它根据种子值按照特定的算法生成随机数序列。 - **使用场景**：在需要可复现的随机数序列的场景中使用，例如在测试代码时，为了保证每次测试的随机输入是相同的，以便于调试和验证代码的正确性。以下是一个示例： ```python import random # 设置随机种子 random.seed(42) print(random.randint(0, 100)) # 每次运行结果相同 # 不设置随机种子，每次运行结果不同 print(random.randint(0, 100)) ``` - **特点**：仅影响 Python 内置 `random` 模块的随机数生成，对其他库（如 NumPy、PyTorch）的随机数生成器没有影响。 ### np.random.seed(seed) - **作用**：`np.random.seed(seed)` 用于设置 NumPy 库中随机数生成器的种子。与 `random.seed(seed)` 类似，设置种子后，NumPy 生成的随机数序列将可复现。 - **使用场景**：在使用 NumPy 进行数据分析、机器学习等任务时，如果需要可复现的随机数据，就可以使用该函数。例如，在生成训练集和测试集的随机划分时： ```python import numpy as np # 设置随机种子 np.random.seed(42) data = np.random.randn(100) # 每次运行生成的随机数据相同 ``` - **特点**：仅影响 NumPy 库的随机数生成，对 Python 内置 `random` 模块和 PyTorch 的随机数生成器没有影响。 ### torch.manual_seed(seed) - **作用**：`torch.manual_seed(seed)` 用于设置 PyTorch 中 CPU 随机数生成器的种子，确保在 CPU 上进行的随机操作（如随机初始化模型参数、随机打乱数据等）具有可复现性。 - **使用场景**：在 PyTorch 深度学习项目中，为了保证实验结果的可复现性，通常会在代码开头设置该种子。例如： ```python import torch # 设置随机种子 torch.manual_seed(42) x = torch.randn(3, 3) # 每次运行生成的随机张量相同 ``` - **特点**：仅影响 PyTorch 在 CPU 上的随机数生成，对于 GPU 上的随机操作，还需要额外设置 `torch.cuda.manual_seed` 或 `torch.cuda.manual_seed_all`。 ### torch.cuda.manual_seed_all(seed) - **作用**：`torch.cuda.manual_seed_all(seed)` 用于设置 PyTorch 中所有 GPU 设备的随机数生成器的种子，确保在所有 GPU 上进行的随机操作具有可复现性。 - **使用场景**：当使用多 GPU 进行深度学习训练时，为了保证实验结果的可复现性，需要使用该函数。例如： ```python import torch # 设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(42) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") x = torch.randn(3, 3).to(device) # 每次运行在 GPU 上生成的随机张量相同 ``` - **特点**：仅影响 PyTorch 在 GPU 上的随机数生成，对于 CPU 上的随机操作，需要使用 `torch.manual_seed` 进行设置。 ### 区别总结 - **影响范围**：`random.seed(seed)` 影响 Python 内置 `random` 模块；`np.random.seed(seed)` 影响 NumPy 库；`torch.manual_seed(seed)` 影响 PyTorch 的 CPU 随机数生成；`torch.cuda.manual_seed_all(seed)` 影响 PyTorch 的所有 GPU 设备的随机数生成。 - **使用场景**：根据具体使用的库和需要复现的随机操作来选择合适的种子设置函数。如果需要实现完全可复现的环境交互，需要同时设置所有相关库的随机种子，如示例代码中所示 [^1]。
评论 1
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