这篇文章主要介绍了PyTorch 设置随机数种子使结果可复现操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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。
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。
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
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)
Dataloader
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。
补充：pytorch 固定随机数种子踩过的坑
1.初步固定
def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.enabled = False torch.backends.cudnn.benchmark = False #torch.backends.cudnn.benchmark = True #for accelerating the running setup_seed(2019)
2.继续添加如下代码：
tensor_dataset = ImageList(opt.training_list,transform) def _init_fn(worker_id): random.seed(10 + worker_id) np.random.seed(10 + worker_id) torch.manual_seed(10 + worker_id) torch.cuda.manual_seed(10 + worker_id) torch.cuda.manual_seed_all(10 + worker_id) dataloader = DataLoader(tensor_dataset, batch_size=opt.batchSize, shuffle=True, num_workers=opt.workers, worker_init_fn=_init_fn)
3.在上面的操作之后发现加载的数据多次试验大部分一致了
但是仍然有些数据是不一致的，后来发现是pytorch版本的问题，将原先的0.3.1版本升级到1.1.0版本，问题解决
4.按照上面的操作后虽然解决了问题
但是由于将cudnn.benchmark设置为False，运行速度降低到原来的1/3，所以继续探索，最终解决方案是把第1步变为如下，同时将该部分代码尽可能放在主程序最开始的部分，例如：
import torch import torch.nn as nn from torch.nn import init import pdb import torch.nn.parallel import torch.nn.functional as F import torch.backends.cudnn as cudnn import torch.optim as optim import torch.utils.data from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import sys gpu_id = "3,2" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_id print('GPU: ',gpu_id) def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) cudnn.deterministic = True #cudnn.benchmark = False #cudnn.enabled = False setup_seed(2019) 以上就是PyTorch 如何设置随机数种子使结果可复现的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
