pytorch 模型训练随机种子设置

在模型训练过程中，若用到随机random最好设置随机种子，使每次模型训练的时候的随机操作相同，避免观察问题的时候无法复现之前结果：

import random
import torch
import numpy as np


def set_seed(seed=666):
    random.seed(seed)
    os.environ["PYTHONHASHSEED"] = str(seed)
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    torch.backends.cudnn.benchmark = False