浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现)

在PyTorch中，由于随机数生成器的使用，实验结果可能会因为随机数的不同而无法复现。在本文中，我们将介绍如何使实验结果可复现，并提供两个示例说明。

示例1：使用固定随机数种子

以下是一个使用固定随机数种子的示例代码：

import torch
import random
import numpy as np

# Set random seed for PyTorch, random, and numpy
torch.manual_seed(0)
random.seed(0)
np.random.seed(0)

# Create random tensor
x = torch.randn(2, 2)

# Print tensor
print(x)

在这个示例中，我们首先设置了PyTorch、random和numpy的随机数种子。然后，我们创建了一个随机张量。由于我们使用了相同的随机数种子，因此每次运行代码时，我们都会得到相同的随机张量。

示例2：使用torch.backends.cudnn.deterministic

以下是一个使用torch.backends.cudnn.deterministic的示例代码：

import torch
import torch.backends.cudnn as cudnn

# Set deterministic mode for cuDNN
cudnn.deterministic = True

# Create random tensor
x = torch.randn(2, 2)

# Print tensor
print(x)

在这个示例中，我们首先设置了cuDNN的确定性模式。然后，我们创建了一个随机张量。由于我们使用了确定性模式，因此每次运行代码时，我们都会得到相同的随机张量。

总结

在本文中，我们介绍了如何使PyTorch实验结果可复现，并提供了两个示例说明。这些技术对于在深度学习中进行实验和比较模型性能非常有用。