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t.manual_seed(1)

发布于2020-09-19 18:53     阅读(584)     评论(0)     点赞(29)     收藏(5)


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在神经网络中,参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果,当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的,在pytorch中,通过设置随机数种子也可以达到这么目的。

import torch
print(torch.rand(2))

有这段代码可以知道,每次得到的数是随机的,如果不加上运行这段代码会发现,每次得到的随机数是固定的。但是如果不加上torch.manual_seed,打印出来的数就不同。

所以只需要调用torch.manual_seed(seed),它将随机数生成器的种子设置为固定值,这样,当调用时torch.rand(2),结果将可重现。

import torch
torch.manual_seed(2)
print(torch.rand(2))

输出

 0.4360
 0.1851

如果不使用torch.manual_seed,则会随机变化。

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_38327769/article/details/108671953

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链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/533184/6e7b1f67afb9dc1e60e1/

来源: python黑洞网

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