文件名称:
浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现)
开发工具:
文件大小: 53kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-20
详细说明：由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。
许多博客都有介绍如何解决这个问题，但是很多都不够全面，往往不能保证结果精确一致。我经过许多调研和实验，总结了以下方法，记录下来。
全部设置可以分为三部分：
1. CUDNN
cudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。如果需要保证可重复性，可以使用如下设置:
from torch.backends import cudnn
cudnn.benchmark = False # if benchmark=T
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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