問題背景是這樣的：
我用了自己定義了pytorch中的模型，並且，在main函式中設定了隨機種子用來保證模型初始化的引數是一致的，同時pytorch中的隨機種子也能夠影響dropout的作用，見鏈結
為了保證所有的引數都一樣，我在設定dataloader的時候，資料並沒有進行shuffle，這樣能夠在每乙個iteration的時候，沒有random的操作
但是，一旦我把模型放到gpu上執行之後，我把網路中間輸出的feature map儲存下來，進行比較，發現同乙個位置，兩次執行的feature的值竟然不一樣
難道是網路的初始化不一樣咩？在第乙個iteration執行的時候，還沒有更新引數的時候，我將網路的引數進行儲存成numpy，執行兩次，進行比較，發現兩次模型的引數都一樣！
so， 模型的引數都是一樣的，輸入的資料也是一樣的，難道我自己定義的網路層裡面有一些random的操作？我自己定義的網路層裡面有bn層，卷積以及轉置卷積層，一旦這裡面的超引數確定的話，實際上兩次執行的結果應該是absolutely一致的，so，問題出在**？
在pytorch forum上看到乙個類似的問題，說是在gpu上執行的結果和cpu執行的結果不一致，我試了一下，果然還真是這樣，把模型放到cpu上，兩次執行的結果absolutely一致。
但是仍然不理解，為什麼gpu上會有運算誤差，但是我也不能一直在cpu上執行模型吧，於是乎，在網上搜到這樣乙個類似的帖子，實際上pytorch forum上吐槽這個問題的人太多，當然解決的辦法也是很簡單
在主函式中加上一句
torch.backends.cudnn.deterministic = true
用以保證實驗的可重複性，果然，兩次執行的結果完全一致
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