manual_seed

Pytorch：torch.Generator（）

torch.manual_seed(0)#查看默认的随机数种子torch.initial_seed()2.指定torch.Generator随机数生成器g=torch.Generator()torch.Generator实例的方法:manual_seed

北方骑马的萝卜·2023-11-29 06:43

pytorch中的所有随机数（normal、rand、randn、randint、randperm) 以及随机数种子(seed、manual_seed、initial_seed)

torch的所有随机数官方已经整理在torch—PyTorch1.10.0documentation这个页面了，我又重新整理到了本blog中，用中文进行了部分解释，方便理解。一、常用的1、torch.normal()正态分布返回一个张量，包含了从指定均值mean和标准差std的离散正态分布中抽取的一组随机数。①第一种形式torch.normal(mean,std,generator=None,ou

chensi000000·2023-01-11 20:25

Paddle：固定随机种子

importrandomimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnncudnn.benchmark=Truemanual_seed=94821random.seed(manual_seed

微风❤水墨·2023-01-07 07:04

torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False manual_seed控制程序的随机性

cuda是NVIDIA针对自家的CPU设计的并行计算的框架，cuDNN是isaGPU-acceleratedlibraryofprimitivesfordeepneuralnetworks。是专门针对深度神经网络打造的加速库。cuDNNArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivetorch.backend

LUQC638·2023-01-04 17:34

SPSR代码理解2

#randomseedseed=opt['train']['manual_seed']ifseedisNone:seed=random.randint(1,10000)logger.info('Randomseed

Magic_o·2023-01-04 08:30

Pytroch进行模型权重初始化

model.modules(),model.named_modules(),model.children(),model.named_children()的详解pytroch——网络参数初始化torch中manual_seed

像风一样自由的小周·2022-12-28 10:15

pytorch模型复现踩坑记, upsample不可靠

网上提供了许多操作方法，简单粗暴就是上如下代码：manual_seed=config.get('manual_seed',None)ifmanual_seedisnotNone:logger.info(

Chili868·2022-12-14 18:15

seed() 和torch中manual_seed的作用

描述seed()方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。语法以下是seed()方法的语法:importrandomrandom.seed([x])我们调用random.random()生成随机数时，每一次生成的数都是随机的。但是，当我们预先使用random.seed(x)设定好种子之后，其中的x可以是任意数字，如10，这个时候，先调用它的情况下，使用random()生

青竹aaa·2022-12-01 14:47

torch中manual_seed的作用

torch.manual_seed(seed)–官方文档说明：设置(CPU)生成随机数的种子，并返回一个torch.Generator对象。设置种子的用意是一旦固定种子，后面依次生成的随机数其实都是固定的。通过代码说明一下:importtorchrandom_seed=123torch.manual_seed(random_seed)print(torch.rand(1))#随机生成[0,1)的数

风筝大晒·2022-11-23 20:42

（笔记）Pytorch manual_seed 设置随机数种子

在Pytorch中，神经网络的参数默认是进行随机初始化的，如果不对模型进行设置，则每次训练时的参数都是默认的随机初始化参数，这会导致结果不确定。因此，可以使用torch.manual_seed()和torch.cuda.manual_seed()来设置随机数种子，使每次的初始化参数保持固定。Code：ifargs.seedisnotNone:random.seed(args.seed)#为CPU设

Think@·2022-11-23 20:11

python random_split()函数

fromtorch.utils.dataimportrandom_splittrain_data,test_data=random_split(data,[5,5],generator=torch.Generator().manual_seed

薰珞婷紫小亭子·2022-11-23 03:29

Pytorch里的manual_seed()

Torch.manual_seed()和torch.cuda.manual_seed()日期：2022年11月18日pytorch版本：1.13.0官方文档：torch.manual_seed(int)Setstheseedforgeneratingrandomnumbers.Returnsatorch.Generatorobject.链接：https://pytorch.org/docs/sta

xxmy7·2022-11-19 08:38

PyTorch-1.10(三)--torch张量随机生成、采样

torch.seed()manual_seed设置生成随机数的种子,返回Generator。torch.manual_seed(2022)initial_seed返回生成随机数的初始种子。

hanscal·2022-05-11 20:22

Pytorch使用manual_seed（设置随机数生成种子）

设置随机种子，保证每一次生成的随机数都是一样的importtorchtorch.manual_seed(2)#为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的print(torch.rand(2))ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)#为当前GPU设置随机种子；#如果使用多个GPU，应该使用torch.cuda.manual_seed_all

JY丫丫·2020-09-16 06:31

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