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设置随机种子保证网络可复现性

article 2024/9/24 1:24:36

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/141063432

为什么使用相同的网络结构，跑出来的效果完全不同，用的学习率，迭代次数，batch size 都是一样？固定随机数种子是非常重要的。但是如果你使用的是PyTorch等框架，还要看一下框架的种子是否固定了。还有，如果你用了cuda，别忘了cuda的随机数种子。这里还需要用到torch.backends.cudnn.deterministic.

benchmark 设置False，是为了保证不使用选择卷积算法的机制，使用固定的卷积算法。但是，就算是固定的卷积算法，由于其实现不同，也可能是不可控制的，即相同的值，同一个算法卷积出来有细微差别，deterministic设置True保证使用确定性的卷积算法，二者配合起来，才能保证卷积操作的一致性

因此将torch.backends.cudnn.deterministic这个 flag 置为True的话，每次返回的卷积算法将是确定的，即默认算法。如果配合上设置 Torch 的随机种子为固定值的话，应该可以保证每次运行网络的时候相同输入的输出是固定的，代码大致这样：

def seed_everything(seed=1029):
    '''
    设置整个开发环境的seed
    :param seed:
    :param device:
    :return:
    '''
    random.seed(seed)
    os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    # some cudnn methods can be random even after fixing the seed
    # unless you tell it to be deterministic
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
	#如果torch.backends.cudnn.benchmark = False，那么模型的表现可能不是最优的，但reproducibility是比较强的
	torch.backends.cudnn.benchmark = False