pytorch模型可复现设置(cudnn.benchmark 加速卷积运算 & cudnn.deterministic)(随机种子seed)

      在代码前加设torch.backends.cudnn.benchmark = True可以提升训练速度。会让程序在开始时花费一点额外时间，为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法，进而实现网络的加速。但是由于计算中有随机性，每次的网络结果可能会略有差异

      torch.backends.cudnn.deterministic = True 固定cuda的随机数种子，每次返回的卷积算法将是确定的。可以避免benchmark=True的差异

如果是复现模型结果的话(reproducibility=True)，应该用这个配置

random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)

torch.backends.cudnn.benchmark = False
torch.backends.cudnn.deterministic = True

mmdetection也这么写

否则 ，（reproducibility=False）：

random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)

torch.backends.cudnn.benchmark = True
torch.backends.cudnn.deterministic = False

DETR是这么写的(多卡)

parser.add_argument('--seed', default=42, type=int)

# fix the seed for reproducibility
seed = args.seed + utils.get_rank()
torch.manual_seed(seed)
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)

Kaggle的例子是这么写的

def set_seed(seed):
    random.seed(seed)
    np.random.seed(seed)
    os.environ["PYTHONHASHSEED"] = str(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)  # type: ignore
    torch.backends.cudnn.deterministic = True  # type: ignore
    torch.backends.cudnn.benchmark = True  # type: ignore

SEED = 42 
set_seed(SEED)