使用pytorch怎么保证每次运行的随机数相同？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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其实在代码的开头添加下面几句话即可：
# 保证训练时获取的随机数都是一样的
init_seed = 1
torch.manual_seed(init_seed)
torch.cuda.manual_seed(init_seed)
np.random.seed(init_seed) # 用于numpy的随机数
torch.manual_seed(seed)
为了生成随机数设置种子。返回一个torch.Generator对象
参数：
seed (int) – 期望的种子数
torch.cuda.manual_seed(seed)
为当前GPU生成随机数设置种子。如果CUDA不可用，调用该方法也是安全的；在这种情况下，该调用就会被忽略
参数：
seed (int) – 期望的种子数
如果你使用的是多GPU模型，就要调用manual_seed_all(seed).
关于使用pytorch怎么保证每次运行的随机数相同问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。
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