小编给大家分享一下PyTorch中怎样使实验结果可复现，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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全部设置可以分为三部分：

1. CUDNN

cudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。如果需要保证可重复性，可以使用如下设置:

from torch.backends import cudnn
cudnn.benchmark = False      # if benchmark=True, deterministic will be False
cudnn.deterministic = True

不过实际上这个设置对精度影响不大，仅仅是小数点后几位的差别。所以如果不是对精度要求极高，其实不太建议修改，因为会使计算效率降低。

2. Pytorch

torch.manual_seed(seed)      # 为CPU设置随机种子
torch.cuda.manual_seed(seed)    # 为当前GPU设置随机种子
torch.cuda.manual_seed_all(seed)  # 为所有GPU设置随机种子

3. Python & Numpy

如果读取数据的过程采用了随机预处理(如RandomCrop、RandomHorizontalFlip等)，那么对python、numpy的随机数生成器也需要设置种子。

import random
import numpy as np
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)

最后，关于dataloader：

注意，如果dataloader采用了多线程(num_workers > 1), 那么由于读取数据的顺序不同，最终运行结果也会有差异。也就是说，改变num_workers参数，也会对实验结果产生影响。目前暂时没有发现解决这个问题的方法，但是只要固定num_workers数目（线程数）不变，基本上也能够重复实验结果。

对于不同线程的随机数种子设置，主要通过DataLoader的worker_init_fn参数来实现。默认情况下使用线程ID作为随机数种子。如果需要自己设定，可以参考以下代码：

GLOBAL_SEED = 1
 
def set_seed(seed):
  random.seed(seed)
  np.random.seed(seed)
  torch.manual_seed(seed)
  torch.cuda.manual_seed(seed)
  torch.cuda.manual_seed_all(seed)
 
GLOBAL_WORKER_ID = None
def worker_init_fn(worker_id):
  global GLOBAL_WORKER_ID
  GLOBAL_WORKER_ID = worker_id
  set_seed(GLOBAL_SEED + worker_id)
 
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=2, worker_init_fn=worker_init_fn)

以上是“PyTorch中怎样使实验结果可复现”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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