在训练过程中，获得可重复的结果对于debug工作来说，非常重要。
通常在训练代码前面加入下面的代码，可以设定确定性的运行环境。
import random, torch, os, numpy as np
def seed_everything(seed=42):
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
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.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False
seed_everything() # Set random seed
# Do training Here
在训练过程中，获得可重复的结果对于debug工作来说，非常重要。 通常在训练代码前面加入下面的代码，可以设定确定性...
set.seed()：该命令的作用是设定生成随机数的种子，种子是为了让结果具有重复性。如果不设定种子，生成的随机数...
R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，种子是为了让结果具有重复性，重现结果。如果不设定种子，生成...
主要作用：可重现一样的结果 R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，目的是为了让结果具有重复性，重...
原理 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...
import random seed([1]) #随机数种子要每次产生随机数相同就要设置种子，相同种子数的Ran...
问题 你想要生成可重复的随机数序列。 方案 使用 set.seed()函数，并在括号内放入数字作为种子数。
常用的random函数 uniform ：产生low到high之间到随机数 seed ：设置随机数种子 注：see...
首先我们看源代码 可以看到random这个函数，由于没有设置种子(设置种子也要变化啊)所以可以知道这里是伪随机数，...
rand.Int获取随机数，不加随机种子，每次遍历获取都是重复的一些随机数据 rand.Seed(time.Now...
本文标题：设置随机数种子，获得可重复的结果
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/rlvkwrtx.html
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