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pytorch实现保证每次运行使用的随机数都相同
脚本专栏 2025/1/2 佚名
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其实在代码的开头添加下面几句话即可：

# 保证训练时获取的随机数都是一样的
init_seed = 1
torch.manual_seed(init_seed)
torch.cuda.manual_seed(init_seed)
np.random.seed(init_seed) # 用于numpy的随机数

torch.manual_seed(seed)

为了生成随机数设置种子。返回一个torch.Generator对象

参数：

seed (int) – 期望的种子数

torch.cuda.manual_seed(seed)

为当前GPU生成随机数设置种子。如果CUDA不可用，调用该方法也是安全的；在这种情况下，该调用就会被忽略

参数：

seed (int) – 期望的种子数

"external nofollow" target="_blank" href="https://pytorch.org/docs/stable/cuda.html#torch.cuda.manual_seed_all">manual_seed_all(seed).

以上这篇pytorch实现保证每次运行使用的随机数都相同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,随机数,相同
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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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