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
MySql中怎样使用case-when实现判断查询结果返回
查看>>
Mysql中怎样使用update更新某列的数据减去指定值
查看>>
Mysql中怎样设置指定ip远程访问连接
查看>>
mysql中数据表的基本操作很难嘛,由这个实验来带你从头走一遍
查看>>
Mysql中文乱码问题完美解决方案
查看>>
mysql中的 +号 和 CONCAT(str1,str2,...)
查看>>
Mysql中的 IFNULL 函数的详解
查看>>
mysql中的collate关键字是什么意思?
查看>>
MySql中的concat()相关函数
查看>>
mysql中的concat函数,concat_ws函数,concat_group函数之间的区别
查看>>
MySQL中的count函数
查看>>
MySQL中的DB、DBMS、SQL
查看>>
MySQL中的DECIMAL类型:MYSQL_TYPE_DECIMAL与MYSQL_TYPE_NEWDECIMAL详解
查看>>
MySQL中的GROUP_CONCAT()函数详解与实战应用
查看>>
MySQL中的IO问题分析与优化
查看>>
MySQL中的ON DUPLICATE KEY UPDATE详解与应用
查看>>
mysql中的rbs,SharePoint RBS:即使启用了RBS,内容数据库也在不断增长
查看>>
mysql中的undo log、redo log 、binlog大致概要
查看>>
Mysql中的using
查看>>
MySQL中的关键字深入比较:UNION vs UNION ALL
查看>>