pytorch实现保证每次运行使用的随机数都相同

以下是PyTorch实现保证每次运行使用的随机数都相同的两个示例说明。

示例1：使用torch.manual_seed()函数

在这个示例中，我们将使用torch.manual_seed()函数来保证每次运行使用的随机数都相同。

首先，我们需要导入PyTorch库：

import torch

然后，我们可以使用以下代码来设置随机数种子：

torch.manual_seed(42)

在这个示例中，我们使用torch.manual_seed()函数将随机数种子设置为42。这将确保每次运行时使用的随机数都相同。

示例2：使用torch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmark

在这个示例中，我们将使用torch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmark来保证每次运行使用的随机数都相同。

首先，我们需要导入PyTorch库：

import torch

然后，我们可以使用以下代码来设置随机数种子和其他参数：

torch.manual_seed(42)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False

在这个示例中，我们使用torch.manual_seed()函数将随机数种子设置为42。然后，我们使用torch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmark来确保每次运行时使用的随机数都相同。

注意，如果您使用的是CPU而不是GPU，可以省略torch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmark。

总之，通过本文提供的攻略，您可以轻松地使用PyTorch保证每次运行使用的随机数都相同。