博客
关于我
利用随机数种子来使pytorch中的结果可以复现
阅读量:328 次
发布时间:2019-03-04

本文共 376 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

 

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,在pytorch中,通过设置随机数种子也可以达到这么目的。

在百度如何设置随机数种子时,搜到的方法通常是:

SEED = 0torch.manual_seed(SEED)torch.cuda.manual_seed(SEED)

自己在按照这种方法尝试后进行两次训练所得到的loss和误差都不同,结果并没有复现。

也搜过一些方法,比如设置参数:

torch.backends.cudnn.deterministic = True

但是在自己的网络中这样设置并没有用,依然得到不同的结果。

后面偶然在google中搜到有人在设置随机数种子时还加上了np.random.seed(SEED),经过尝试后发现结果是可复现的了。

转载地址:http://kmkh.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MS UC 2013-0-Prepare Tool
查看>>
MSBuild 教程(2)
查看>>
msbuild发布web应用程序
查看>>
MSB与LSB
查看>>
MSCRM调用外部JS文件
查看>>
MSCRM调用外部JS文件
查看>>
MSEdgeDriver (Chromium) 不适用于版本 >= 79.0.313 (Canary)
查看>>
MsEdgeTTS开源项目使用教程
查看>>
msf
查看>>
MSSQL数据库查询优化(一)
查看>>
MSSQL数据库迁移到Oracle(二)
查看>>
MSSQL日期格式转换函数(使用CONVERT)
查看>>
MSTP多生成树协议(第二课)
查看>>
MSTP是什么?有哪些专有名词?
查看>>
Mstsc 远程桌面链接 And 网络映射
查看>>
Myeclipse常用快捷键
查看>>
MyEclipse更改项目名web发布名字不改问题
查看>>
MyEclipse用(JDBC)连接SQL出现的问题~
查看>>
mt-datetime-picker type="date" 时间格式 bug
查看>>
myeclipse的新建severlet不见解决方法
查看>>