pytorch 模型训练随机种子设置
在模型训练过程中，若用到随机random最好设置随机种子，使每次模型训练的时候的随机操作相同，避免观察问题的时候无法复现之前结果：import randomimport torchimport numpy as npdef set_seed(seed=666):random.seed(seed)os.environ["PYTHONHASHSEED"] = str(seed)np.random.se
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在模型训练过程中，若用到随机random最好设置随机种子，使每次模型训练的时候的随机操作相同，避免观察问题的时候无法复现之前结果：
import random
import torch
import numpy as np
def set_seed(seed=666):
random.seed(seed)
os.environ["PYTHONHASHSEED"] = str(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False
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