Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式
如题：Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式
虽然实验结果差别不大，但是有时候也悬殊两个百分点
想要复现实验结果
发现用到随机数的地方就是dataloader类中封装的shuffle属性
查了半天没有关于这个的设置，最后在设置随机数种子里面找到了答案
以下方法即可：
def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True # 设置随机数种子 setup_seed(20)
以上这篇Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持小牛知识库。
-
问题内容： 我有一个相当大的程序，在这里我使用模块中不同文件中的函数。我希望能够在一个位置设置一次随机种子，以使程序始终返回相同的结果。可以做到吗？ 问题答案： 运行的主要python模块应该并调用-只要其他位置未重置种子，其他所有导入都可以共享该模块。
-
随机排列指定数组的值，返回一个新的数组。 使用 Fisher-Yates 算法 对数组元素进行重新排序。 const shuffle = ([...arr]) => { let m = arr.length; while (m) { const i = Math.floor(Math.random() * m--); [arr[m], arr[i]] = [arr[i],
-
问题内容： 我脑子里有一个大问题： 我可以使用种子数生成随机数： 但是我不明白的是那颗种子的作用。例如，有什么区别 该代码具有以下内容： 问题答案： 当您向one-arg 构造函数 提供特定的硬编码种子时，每次您运行该程序时，将生成的随机数将始终相同。当您需要可预测的随机数源时就需要这样做。 但是，当您不提供种子时，构造函数将根据为您选择一个种子。每次运行程序时，随机数都会不同，因为种子每次都会不
-
在使用Pytorch的DataLoader实用程序时，在sampler中，的用途是什么？在中有一个参数。
-
问题内容： 在我的代码中，我在不同的类中使用随机数。如何定义随机种子？我可以为主代码中的所有类定义此种子吗？ 问题答案： 您可能需要使用特殊的Random类。它使您可以更好地控制随机数。为此，您首先需要创建一个新的随机对象。 然后通过生成一个新的数字 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/api/java/util/Random.html
-
当你将本章节的程序运行了几遍后，你就会发现，我们所得到的随机数值都是一样的。很明显，他们不是所谓的随机出现的。 伪随机数出现的特性之一是如果一连串随机数出现的起始点一样，则这一串数字始终是一样的。随机数出现的起始点称作种子。每次运行C++程序时，它默认将随机数种子保持一致。 当你调试程序时，产生相同的序列对你是非常有用的。当你修改程序时，就可以有一个更好的比对。 如果你想换一组随机数，可以使用sr