描述 設置CPU生成隨機數的種子,方便下次復現實驗結果。 語法 torch.manual_seed(seed) → torch._C.Generator 參數 seed (int) – CPU生成隨機數的種子。取值范圍為[-0x8000000000000000 ...
使用 : 為CPU中設置種子,生成隨機數: torch.manual seed number 為特定GPU設置種子,生成隨機數: torch.cuda.manual seed number 為所有GPU設置種子,生成隨機數: torch.cuda.manual seed all number 使用原因 : 在需要生成隨機數據的實驗中,每次實驗都需要生成數據。設置隨機種子是為了確保每次生成固定的隨機 ...
2020-10-15 16:44 0 587 推薦指數:
描述 設置CPU生成隨機數的種子,方便下次復現實驗結果。 語法 torch.manual_seed(seed) → torch._C.Generator 參數 seed (int) – CPU生成隨機數的種子。取值范圍為[-0x8000000000000000 ...
torch.manual_seed(int seed) 使用原因: 在需要生成隨機數的實驗中,確保每次運行.py文件時,生成的隨機數都是固定的,這樣每次實驗結果顯示也就一致了。 代碼演示 無論執行多少次,(注意是一起執行這兩行代碼),輸出的結果都是一樣的 若去掉 ...
按上面來得到的隨機數不同,加上注釋就會得到相同的隨機數。 ...
torch.manual_seed(args.seed) #為CPU設置種子用於生成隨機數,以使得結果是確定的 代碼: 輸出:結果不同 代碼: 輸出:結果相同 代碼: 輸出:結果不同,但再次運行a,b不變 ...
近年來,深度學習框架如雨后春筍般的涌現出來,如TensorFlow、caffe、caffe2、PyTorch、Keras、Theano、Torch等,對於從事計算機視覺/機器學習/圖像處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的升級版,其有非常優秀的前端和靈活性 ...
torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor 返回一個1維張量,包含在區間start和end上均勻間隔的step個點。 輸出張量的長度由steps決定。 參數: start (float) - 區間的起始 ...
.no_grad()或者@torch.no_grad()中的數據不需要計算梯度,也不會進行反向傳播 ...
一、先看torch.squeeze() 這個函數主要對數據的維度進行壓縮,去掉維數為1的的維度,比如是一行或者一列這種,一個一行三列(1,3)的數去掉第一個維數為一的維度之后就變成(3)行。 1.squeeze(a)就是將a中所有為1的維度刪掉。不為1的維度沒有影響。 2.a.squeeze ...