学校网站建设调查表,企业网站推广的策略,好用的网站推荐,百度排行榜风云榜如何在torch生成随机数时#xff0c;设置随机种子#xff0c;要求每次调用生成的随机数都一样 在 PyTorch 中#xff0c;可以使用 torch.manual_seed(seed) 函数设置随机种子#xff0c;以确保每次运行代码时生成的随机数都一样。
以下是一个示例代码#xff0c;展示了如… 如何在torch生成随机数时设置随机种子要求每次调用生成的随机数都一样 在 PyTorch 中可以使用 torch.manual_seed(seed) 函数设置随机种子以确保每次运行代码时生成的随机数都一样。
以下是一个示例代码展示了如何使用 torch.manual_seed() 函数设置随机种子
import torch# 设置随机种子为固定值这里设为0
torch.manual_seed(0)# 生成一个随机的张量
x torch.randn(3, 3)# 打印生成的随机张量
print(x)
在此示例中我们使用 torch.randn() 函数生成一个 3x3 的随机张量同时使用 torch.manual_seed() 函数将随机种子设置为 0。由于随机种子已经固定因此每次运行代码时生成的随机张量都是一样的。
需要注意的是在设置了随机种子之后如果代码中还有其他随机操作比如使用 torch.rand() 函数生成随机张量则这些随机操作的结果也会受到随机种子的影响。因此如果需要在代码中使用多个随机操作并且需要确保它们的结果每次都一样就需要在每个随机操作之前都调用 torch.manual_seed() 函数设置相同的随机种子。 如何再取消随机种子 要取消 PyTorch 中的随机种子可以使用 torch.seed() 函数它可以将随机种子设置为当前时间戳从而实现取消之前设置的随机种子。
以下是一个示例代码展示了如何使用 torch.seed() 函数取消之前设置的随机种子
import torch# 设置随机种子为固定值这里设为0
torch.manual_seed(0)# 生成一个随机的张量
x torch.randn(3, 3)# 打印生成的随机张量
print(x)# 取消随机种子
torch.seed()# 再次生成一个随机的张量
y torch.randn(3, 3)# 打印生成的随机张量
print(y)
在此示例中我们先使用 torch.manual_seed() 函数将随机种子设置为 0然后生成一个随机张量并打印它。接着使用 torch.seed() 函数取消之前设置的随机种子并生成另一个随机张量并打印它。由于我们已经取消了随机种子因此两次生成的随机张量应该是不同的。
需要注意的是如果你在代码中多次设置了随机种子而每次设置的随机种子不同那么每次调用 torch.seed() 函数取消随机种子时你可能会得到不同的结果。因此如果需要取消之前设置的随机种子应该确保在取消之前只设置了一次随机种子。 上面的随机数种子设置后结果不一样 import torch
torch.manual_seed(0)
x torch.randn(3, 3)
y torch.randn(3, 3)
print(x,y)由于使用了两次 torch.randn(3, 3) 函数生成两个不同的随机张量 x 和 y因此它们的值是不同的即使使用了相同的随机种子。因此在此代码中随机种子的设置不会影响随机张量 x 和 y 的结果。
如果需要使用相同的随机种子生成相同的随机张量需要将 torch.randn() 函数的调用合并在一起如下所示
import torch# 设置随机种子为固定值这里设为0
torch.manual_seed(0)# 生成两个随机的张量
x torch.randn(3, 3)
y torch.randn(3, 3)# 打印生成的随机张量
print(x)
print(y)# 再次使用相同的随机种子生成两个随机的张量
torch.manual_seed(0)
x torch.randn(3, 3)
y torch.randn(3, 3)# 打印生成的随机张量
print(x)
print(y)
输出
tensor([[ 1.5410, -0.2934, -2.1788],[ 0.5684, -1.0845, -1.3986],[ 0.4033, 0.8380, -0.7193]])
tensor([[-0.4033, -0.5966, 0.1820],[-0.8567, 1.1006, -1.0712],[ 0.1227, -0.5663, 0.3731]])
tensor([[ 1.5410, -0.2934, -2.1788],[ 0.5684, -1.0845, -1.3986],[ 0.4033, 0.8380, -0.7193]])
tensor([[-0.4033, -0.5966, 0.1820],[-0.8567, 1.1006, -1.0712],[ 0.1227, -0.5663, 0.3731]])在此示例中我们先使用 torch.manual_seed() 函数将随机种子设置为 0然后使用 torch.randn() 函数生成两个随机张量 x 和 y并打印它们。接着再次使用相同的随机种子生成两个随机张量并打印它们。由于两次使用了相同的随机种子因此两次生成的随机张量应该是一样的。
或者:
import torch# 设置随机种子为固定值这里设为0
torch.manual_seed(0)# 生成两个随机的张量
x torch.randn(3, 3)# 打印生成的随机张量
print(x)# 再次使用相同的随机种子生成两个随机的张量
torch.manual_seed(0)y torch.randn(3, 3)# 打印生成的随机张量print(y)输出
tensor([[ 1.5410, -0.2934, -2.1788],[ 0.5684, -1.0845, -1.3986],[ 0.4033, 0.8380, -0.7193]])
tensor([[ 1.5410, -0.2934, -2.1788],[ 0.5684, -1.0845, -1.3986],[ 0.4033, 0.8380, -0.7193]])
