torch.manual_seed；torch.cuda.manual_seed_all；torch.backends.cudnn.deterministic；np.random.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。

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.deterministic = True

#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。

上述内容源自：参考

参考别人项目中的写法

import torch
import numpy as np

    # 保证每次运行结果一样
    # 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。
    np.random.seed(1)
    torch.manual_seed(1)
    torch.cuda.manual_seed_all(4)
    torch.backends.cudnn.deterministic = True #保证每次运行结果一样