Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
在PyTorch中,`DataLoader` 是一个用于加载数据集的类,它负责将数据集分批并处理成模型可以接受的格式。在训练神经网络时,通常我们会使用`shuffle=True`参数来打乱数据集的顺序,以增加模型训练的多样性。然而,当需要复现实验结果时,确保每次运行的随机性一致是非常重要的,这就需要用到随机数种子(seed)的设定。 在`DataLoader` 的`shuffle`选项中,PyTorch会使用随机数生成器来决定数据的排列顺序。默认情况下,这个过程是不确定的,因此每次运行模型可能会得到不同的结果。为了解决这个问题,我们需要设置全局的随机数种子,确保所有涉及随机操作的部分使用相同的初始状态。 以下是如何在PyTorch中设置随机数种子的方法: ```python import torch import numpy as np import random def setup_seed(seed): # 设置PyTorch的CPU随机数生成器种子 torch.manual_seed(seed) # 如果使用GPU,设置所有GPU的随机数生成器种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 设置NumPy的随机数生成器种子 np.random.seed(seed) # 设置Python内置random模块的种子 random.seed(seed) # 为了确保CUDNN的确定性行为,设置cudnn.deterministic为True torch.backends.cudnn.deterministic = True # 调用函数,设置种子为20 setup_seed(20) ``` 这段代码首先定义了一个名为`setup_seed`的函数,接受一个整数`seed`作为输入。函数内部,我们分别设置了PyTorch的CPU随机数生成器、所有GPU随机数生成器、NumPy和Python内置的`random`模块的种子。为了保证CUDNN(CUDA深度学习库)的确定性行为,我们设置了`torch.backends.cudnn.deterministic = True`。 通过调用`setup_seed(20)`,我们可以确保每次运行程序时,所有的随机操作都基于相同的种子20,从而使得数据加载的顺序(由`shuffle`控制)和其他随机操作(比如权重初始化)都可预测。 需要注意的是,尽管`shuffle`的随机性可能在实验结果上差异不大,但在一些情况下,特别是当数据集较小或者模型较简单时,这种差异可能会导致结果的显著变化。因此,在进行实验对比或复现工作时,设置随机数种子是至关重要的步骤。 此外,如果你的项目中使用了其他依赖于随机性的库,例如scikit-learn,你也需要相应地设置这些库的随机数种子,以确保整个实验过程的一致性。 正确地设置随机数种子是确保实验可复现性和结果一致性的重要手段。在PyTorch中,通过调用`setup_seed`函数,并传递合适的种子值,你可以控制`DataLoader` 中`shuffle`以及其他随机操作的行为,达到预期的重复实验结果。
- 粉丝: 8
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益 登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场,查看用户热搜最新资源
- 自然语言处理中的技术评测.pdf
- 赵晋伟特殊零件的编程及加工新.doc
- 高中程序设计方案教学中培养学生反思性学习能力陈伟平金炳尧.doc
- 大数据时代我国平台金融的发展趋势研究.docx
- 简约经典学院风信息化教学教育课件说课动态模板.pptx
- 计算机组成原理实验课程网络在线试验平台建设模式的思考.doc
- 物债二分体系下网络虚拟财产权的再审视.docx
- 脑机接口技术在医疗健康领域应用白皮书.docx
- 计算机网络安全问题研究.docx
- PLC课程设计(青岛理工)(自动门控制-全自动洗衣机控制).doc
- 优化方案2017高中数学-第2章-算法初步-3.3.1-条件语句北师大版必修3.ppt
- 计算机技术在办公自动化中的应用.docx
- 中文机器阅读理解相关数据集汇总
- 五年级下册信息技术导学案第1课-网络漫游.ppt
- Java实验研究报告.doc
- 网络空间主权维护-洞察研究.pptx


信息提交成功