【pytorch】torch.manual_seed()用法详解
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 ...
原文：pytorch torch.manual_seed()用法
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 torch.manual seed 直接torch.rand , 则生成的结果是不一样的 参数 seed 的理解 可以理解为一个rand ...
2020-11-03 14:13 0 5232 推荐指数：
相关推荐
pytorch中torch.manual_seed()的理解
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 ...
torch随机数 manual_seed
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随机数 manual_seed
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 ...
Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法
https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch ...
[ Pytorch ] torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法
squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压。 squeeze() torch.squeeze(a)：去掉a中维数为1的维度。 a.squeeze(N)：去掉特定维度N下维数为1的维度。 b=torch.squeeze(a，N) ：a中去掉指定的维数为1的维度。 unsqueeze ...
PyTorch-->torch.max()的用法
_, predited = torch.max(outputs,1) # 此处表示返回一个元组中有两个值，但是对第一个不感兴趣 返回的元组的第一个元素是image data，即是最大的值；第二个元素是label，即是最大的值对应的索引 ...
pytorch学习 中 torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法
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 ...