生成随机种子以播种Pytorch的最佳实践？

pgpifvop 于 2023-02-04 发布在其他

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我真正想要的是播种数据集和数据加载器。我改编的代码来自：
https://gist.github.com/kevinzakka/d33bf8d6c7f06a9d8c76d97a7879f5cb
有人知道如何正确地播种吗？在Pytorch中播种东西的最佳实践是什么？
老实说，我不知道是否有一个算法特定的方式为GPU vs CPU。我主要关心一般pytorch，并确保我的代码是"真正随机"。特别是当它使用GPU我猜...
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我的答案被删除，这里是它的内容：
我不知道这对pytorch来说是否是最好的，但这似乎是对任何编程语言来说都是最好的：
通常，在任何编程语言中，最好的随机样本都是通过操作系统生成的，在Python中，可以使用os模块：
random_data = os.urandom(4)
通过这种方式，您可以获得一个加密安全的随机字节序列，您可以将其转换为数值数据类型以用作种子。
seed = int.from_bytes(random_data, byteorder="big")
编辑：代码片段仅适用于Python 3
'''大于4，出现以下错误：
ValueError：种子必须介于0和2**32 - 1之间"""
随机尺寸= 4

pytorch

来源：https://stackoverflow.com/questions/57416925/best-practices-for-generating-a-random-seeds-to-seed-pytorch

1条答案

按热度按时间

nkoocmlb1#

请查看https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html
我就用这个

def seed_everything(seed=42):
  random.seed(seed)
  os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
  np.random.seed(seed)
  torch.manual_seed(seed)
  torch.backends.cudnn.deterministic = True
  torch.backends.cudnn.benchmark = False

最后两个参数（cudnn）用于GPU
您可以按如下方式生成种子：

def get_truly_random_seed_through_os():
    """
    Usually the best random sample you could get in any programming language is generated through the operating system. 
    In Python, you can use the os module.

    source: https://stackoverflow.com/questions/57416925/best-practices-for-generating-a-random-seeds-to-seed-pytorch/57416967#57416967
    """
    RAND_SIZE = 4
    random_data = os.urandom(
        RAND_SIZE
    )  # Return a string of size random bytes suitable for cryptographic use.
    random_seed = int.from_bytes(random_data, byteorder="big")
    return random_seed

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