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。
