为什么CPU需要设置时间种子 随机数函数种子模型的训练结果将始终保持一致

点击联系发帖人 时间：2021-06-13 08:59
时间种子 随机数函数
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今天我为了更加了解时间种子 随机数函数种子的作用，做了些测试结果发现了┅些问题，和大家一起讨论一下。
假如我们要产生1-9的时间种子 随机数函数你要随机9次刚好能不重复的随机出来。我以为只要时间种子 隨机数函数种子不同就可以做到了结果。。
出意料啊发现以3作为时间种子 随机数函数种子。随机出来的数范围是rand.Next(1, 10);【1-10】也就是随机1-9.结果随机出来的数也是3.还有如果以7作为时间种子 随机数函数种子的话随机出来的数就是4.而以4做为时间种子 随机数函数的种子那么随机出来的數就是7.
那如果你是时间种子 随机数函数范围是有限的时间种子 随机数函数种子是无限的。这样的情况是不是不同的时间种子 随机数函数種子也会随机出相同的数呢

}

为什么使用相同的网络结构用嘚学习率，迭代次数batch size 都是一样，跑出来的效果完全不同固定时间种子 随机数函数种子是非常重要的。

在训练开始时参数的初始化是隨机的，为了让每次的结果一致我们需要设置随机种子。在main函数中加入如下语句：

将这个 flag 置为True的话每次返回的卷积算法将是确定的，即默认算法

如果配合上设置 Torch 的随机种子为固定值的话，应该可以保证每次运行网络的时候相同输入的输出是固定的

CPU和GPU随机种子的选择：

}

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