描述 设置CPU生成随机数的种子,方便下次复现实验结果。 语法 torch.manual_seed(seed) → torch._C.Generator 参数 seed (int) – CPU生成随机数的种子。取值范围为[-0x8000000000000000 ...
使用 : 为CPU中设置种子,生成随机数: torch.manual seed number 为特定GPU设置种子,生成随机数: torch.cuda.manual seed number 为所有GPU设置种子,生成随机数: torch.cuda.manual seed all number 使用原因 : 在需要生成随机数据的实验中,每次实验都需要生成数据。设置随机种子是为了确保每次生成固定的随机 ...
2020-10-15 16:44 0 587 推荐指数:
描述 设置CPU生成随机数的种子,方便下次复现实验结果。 语法 torch.manual_seed(seed) → torch._C.Generator 参数 seed (int) – CPU生成随机数的种子。取值范围为[-0x8000000000000000 ...
torch.manual_seed(int seed) 使用原因: 在需要生成随机数的实验中,确保每次运行.py文件时,生成的随机数都是固定的,这样每次实验结果显示也就一致了。 代码演示 无论执行多少次,(注意是一起执行这两行代码),输出的结果都是一样的 若去掉 ...
按上面来得到的随机数不同,加上注释就会得到相同的随机数。 ...
torch.manual_seed(args.seed) #为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的 代码: 输出:结果不同 代码: 输出:结果相同 代码: 输出:结果不同,但再次运行a,b不变 ...
近年来,深度学习框架如雨后春笋般的涌现出来,如TensorFlow、caffe、caffe2、PyTorch、Keras、Theano、Torch等,对于从事计算机视觉/机器学习/图像处理方面的研究者或者教育者提高了更高的要求。其中Pytorch是Torch的升级版,其有非常优秀的前端和灵活性 ...
torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor 返回一个1维张量,包含在区间start和end上均匀间隔的step个点。 输出张量的长度由steps决定。 参数: start (float) - 区间的起始 ...
.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度,也不会进行反向传播 ...
一、先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩,去掉维数为1的的维度,比如是一行或者一列这种,一个一行三列(1,3)的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成(3)行。 1.squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉。不为1的维度没有影响。 2.a.squeeze ...