【算法】机器学习中固定随机数种子
2021/12/14 17:18:21
本文主要是介绍【算法】机器学习中固定随机数种子,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
将下列函数在程序入口执行即可,其中 torch.backends.cudnn.benchmark 设置为 False 将放弃网络模型的卷积层优化,使得运行速度大幅度下降。
def set_seed(seed=1024): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) # current CPU torch.cuda.manual_seed(seed) # current GPU torch.cuda.manual_seed_all(seed) # all GPUs torch.backends.cudnn.enabled = False # use deterministic algorithm torch.backends.cudnn.benchmark = False # avoid cuDNN acceleration torch.backends.cudnn.deterministic = True # use deterministic algorithm os.environ[‘PYTHONHASHSEED’] = str(seed) # avoid hash randomization
这篇关于【算法】机器学习中固定随机数种子的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-12-17机器学习资料入门指南
- 2024-12-06如何用OpenShift流水线打造高效的机器学习运营体系(MLOps)
- 2024-12-06基于无监督机器学习算法的预测性维护讲解
- 2024-12-03【机器学习(六)】分类和回归任务-LightGBM算法-Sentosa_DSML社区版
- 2024-12-0210个必须使用的机器学习API,为高级分析助力
- 2024-12-01【机器学习(五)】分类和回归任务-AdaBoost算法-Sentosa_DSML社区版
- 2024-11-28【机器学习(四)】分类和回归任务-梯度提升决策树(GBDT)算法-Sentosa_DSML社区版
- 2024-11-26【机器学习(三)】分类和回归任务-随机森林(Random Forest,RF)算法-Sentosa_DSML社区版
- 2024-11-18机器学习与数据分析的区别
- 2024-10-28机器学习资料入门指南