2021
06-28
06-28
PyTorch 如何设置随机数种子使结果可复现
由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作,使得对于同一份代码,重复运行后得到的结果不一致。因此,为了得到可重复的实验结果,我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。CUDNNcudnn中对卷积操作进行了优化,牺牲了精度来换取计算效率。如果需要保证可重复性,可以使用如下设置:fromtorch.backendsimportcudnncudnn.benchmark=False#ifbenchmark=True,deterministicwillbeFalsecudnn.deterministic=...
继续阅读 >