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 torch.manual seed 直接torch.rand , 則生成的結果是不一樣的 參數 seed 的理解 可以理解為一個rand ...
2020-11-03 14:13 0 5232 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 ...
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 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求計算梯度 requires_grad=False 不要求計算梯度 with torch ...
squeeze的用法主要就是對數據的維度進行壓縮或者解壓。 squeeze() torch.squeeze(a):去掉a中維數為1的維度。 a.squeeze(N):去掉特定維度N下維數為1的維度。 b=torch.squeeze(a,N) :a中去掉指定的維數為1的維度。 unsqueeze ...
_, predited = torch.max(outputs,1) # 此處表示返回一個元組中有兩個值,但是對第一個不感興趣 返回的元組的第一個元素是image data,即是最大的值;第二個元素是label,即是最大的值對應的索引 ...
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 ...