Python 中随机种子设置保证结果可复现

在使用 Python 进行科学技术、深度学习模型训练与推断时，为了结果可复现，我们尝尝需要设置固定的随机种子，而不是采用非自定义的随机种子。本篇介绍对常用的包（numpy, random, torch）设置随机种子，保证计算结果可复现。

import random

import numpy as np
import torch

def setup_seed(seed=33):
    """
    设置随机种子函数，采用固定的随机种子使得结果可复现
    seed：种子值，int
    """
    torch.manual_seed(seed) # 为CPU设置随机种子
    torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 为所有GPU设置随机种子
    np.random.seed(seed) # numpy 设置随机种子
    random.seed(seed) # random 设置随机种子
    # torch.backends.cudnn.benchmark = False  # cudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。对精度影响不大，仅仅是小数点后几位的差别，微小差异容忍可注释
    torch.backends.cudnn.deterministic = True


# 只需要在代码运行入口添加如下代码，设置随机数种子
setup_seed(33)