Pytorch随机数种子设置确保实验可复现

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参考链接如下:
https://mp.weixin.qq.com/s/-3bjcLYOA4xGbuga21wy-Q
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import random
import numpy as np
import torch

seed = 2022
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed) # 为CPU设置随机种子
torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前GPU设置随机种子(只用一块GPU)
torch.cuda.manual_seed_all(seed) # # 为所有GPU设置随机种子(多块GPU)
torch.backends.cudnn.deterministic = True # 确保每次返回的卷积算法是确定的
torch.backends.cudnn.benchmark = False # True的话会自动寻找最适合当前配置的高效算法,来达到优化运行效率的问题。False保证实验结果可复现

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