如何讓每次實驗執行後得到的結果都一致？
可以通過將以下設定放在 import 後，正式**前：
np.random.seed(0)
random.seed(0)
torch.manual_seed(0)
torch.cuda.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic =
true
torch.backends.cudnn.benchmark =
false
# 這個開了可以加速，不推薦關閉
model.
eval()
# 相對的是 model.train()
Pytorch 保證實驗結果可重複性質
由於在模型訓練的過程中存在大量的隨機操作，使得對於同乙份 重複執行後得到的結果不一致。因此，為了得到可重複的實驗結果，我們需要對隨機數生成器設定乙個固定的種子。許多部落格都有介紹如何解決這個問題，但是很多都不夠全面，往往不能保證結果精確一致。我經過許多調研和實驗，總結了以下方法，記錄下來。全部設定可...
pytorch如何能夠保證模型的可重複性
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...
資料庫 Innodb如何保證可重複讀
明確一些概念 db trx id 記錄當前資料行最後一次的更新和插入的事務id db roll ptr 指向當前記錄項的undo log資訊 db row id 標識插入的新資料行 如何保證可重複讀 事務活躍陣列array 1.事務開啟後，有乙個陣列array用來維護當前活躍的事務id 開啟未提交 ...