种子seed游戏,seed 随机数

随机种子作用 在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果，当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的，在pytorch中，通过设置随机数种子也可以达到这么目的。有的时候，不同的随机种子对应的神经网络结果不同，我们并不想固定随机种子，使其能够搜索最优结果。但是又想能够根据复现最优结果，所以我们需要每次运行代码都根据当前时间设定不同的随机种子，并将随机种子保存下来。主要用于复现之前跑的结果。

例子： 在使用PyTorch时，如果希望通过设置随机数种子，在gpu或cpu上固定每一次的训练结果，则需要在程序执行的开始处添加以下代码：

SEED = 1023torch.manual_seed(SEED)torch.cuda.manual_seed(SEED)random.seed(SEED)torch.manual_seed(SEED)np.random.seed(SEED)