pytorch 固定随机数种子踩过的坑

1.初步固定

 def setup_seed(seed):
     torch.manual_seed(seed)
     torch.cuda.manual_seed_all(seed)
     torch.cuda.manual_seed(seed)
     np.random.seed(seed)
     random.seed(seed)
     torch.backends.cudnn.deterministic = True
     torch.backends.cudnn.enabled = False
     torch.backends.cudnn.benchmark = False
     #torch.backends.cudnn.benchmark = True #for accelerating the running
 setup_seed(2019)

2继续添加如下代码：

tensor_dataset = ImageList(opt.training_list,transform)
def _init_fn(worker_id): 
    random.seed(10 + worker_id)
    np.random.seed(10 + worker_id)
    torch.manual_seed(10 + worker_id)
    torch.cuda.manual_seed(10 + worker_id)
    torch.cuda.manual_seed_all(10 + worker_id)
dataloader = DataLoader(tensor_dataset,                        
                    batch_size=opt.batchSize,     
                    shuffle=True,     
                    num_workers=opt.workers,
                    worker_init_fn=_init_fn)

3.在上面的操作之后发现加载的数据多次试验大部分一致了，但是仍然有些数据是不一致的，后来发现是pytorch版本的问题，将原先的0.3.1版本升级到1.1.0版本，问题解决

4.按照上面的操作后虽然解决了问题，但是由于将cudnn.benchmark设置为False，运行速度降低到原来的1/3，所以继续探索，最终解决方案是把第1步变为如下，同时将该部分代码尽可能放在主程序最开始的部分，例如：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import init
import pdb
import torch.nn.parallel
import torch.nn.functional as F
import torch.backends.cudnn as cudnn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import sys
gpu_id = "3,2"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_id
print('GPU: ',gpu_id)
def setup_seed(seed):
     torch.manual_seed(seed)
     torch.cuda.manual_seed_all(seed)
     torch.cuda.manual_seed(seed)
     np.random.seed(seed)
     random.seed(seed)
     cudnn.deterministic = True
     #cudnn.benchmark = False
     #cudnn.enabled = False

setup_seed(2019)