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浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现)
脚本专栏 2025/1/2 佚名
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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。

许多博客都有介绍如何解决这个问题，但是很多都不够全面，往往不能保证结果精确一致。我经过许多调研和实验，总结了以下方法，记录下来。

全部设置可以分为三部分：

1. CUDNN

cudnn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:

from torch.backends import cudnn
cudnn.benchmark = False      # if benchmark=True, deterministic will be False
cudnn.deterministic = True

不过实际上这个设置对精度影响不大，仅仅是小数点后几位的差别。所以如果不是对精度要求极高，其实不太建议修改，因为会使计算效率降低。

2. Pytorch

torch.manual_seed(seed)      # 为CPU设置随机种子
torch.cuda.manual_seed(seed)    # 为当前GPU设置随机种子
torch.cuda.manual_seed_all(seed)  # 为所有GPU设置随机种子

3. Python & Numpy

如果读取数据的过程采用了随机预处理(如RandomCrop、RandomHorizontalFlip等)，那么对python、numpy的随机数生成器也需要设置种子。

import random
import numpy as np
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)

最后，关于dataloader：

注意，如果dataloader采用了多线程(num_workers > 1), 那么由于读取数据的顺序不同，最终运行结果也会有差异。也就是说，改变num_workers参数，也会对实验结果产生影响。目前暂时没有发现解决这个问题的方法，但是只要固定num_workers数目（线程数）不变，基本上也能够重复实验结果。

对于不同线程的随机数种子设置，主要通过DataLoader的worker_init_fn参数来实现。默认情况下使用线程ID作为随机数种子。如果需要自己设定，可以参考以下代码：

GLOBAL_SEED = 1
 
def set_seed(seed):
  random.seed(seed)
  np.random.seed(seed)
  torch.manual_seed(seed)
  torch.cuda.manual_seed(seed)
  torch.cuda.manual_seed_all(seed)
 
GLOBAL_WORKER_ID = None
def worker_init_fn(worker_id):
  global GLOBAL_WORKER_ID
  GLOBAL_WORKER_ID = worker_id
  set_seed(GLOBAL_SEED + worker_id)
 
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=2, worker_init_fn=worker_init_fn)

以上这篇浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现)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。

标签：
PyTorch,重复性,结果,复现
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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