pytorch-torch.manual_seed(1)的作用

功能

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果，当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的。总的来说：设置生成随机数的种子，方便复现结果。

示例

借助rand()函数讲解，我们都知道rand()函数是生成随机数的，每次运行程序都会生成随机数。

1.不使用torch.manual_seed()设置随机种子

print(torch.rand(5))

结果：每次运行程序都生成不同的数值

第一次生成的：tensor([0.9884, 0.3207, 0.6428, 0.6181, 0.8697])
第二次生成的：tensor([0.5723, 0.0628, 0.8032, 0.3275, 0.4188])
第三次生成的：tensor([0.5813, 0.4200, 0.1800, 0.9778, 0.6354])

2.使用torch.manual_seed()设置随机种子

import torch
torch.manual_seed(1)
print(torch.rand(5))

结果：程序每次运行程序都是生成一样的数值（无论运行多少次）

tensor([0.7576, 0.2793, 0.4031, 0.7347, 0.0293])

3.设置torch.manual_seed()后，不是每个rand()函数都生成一样的数据，而是同一个rand()函数在每次运行程序时，生成的数据一样

import torch
torch.manual_seed(1)
print(torch.rand(5))
print(torch.rand(5))

结果：每次运行程序，都生成这两组数据（各生成各的）

tensor([0.7576, 0.2793, 0.4031, 0.7347, 0.0293])
tensor([0.7999, 0.3971, 0.7544, 0.5695, 0.4388])

注意：

如果多加一个torch.manual_seed(1)，则两个rand()生成的数据一样

import torch
torch.manual_seed(1)
print(torch.rand(5))
torch.manual_seed(1)
print(torch.rand(5))

结果：

tensor([0.7576, 0.2793, 0.4031, 0.7347, 0.0293])
tensor([0.7576, 0.2793, 0.4031, 0.7347, 0.0293])