Angry Panda（T-800）

摘要： 原文地址： https://www.zhangshengrong.com/p/9MNlDK09NJ/ 由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。 许多博客都有介绍如何解决这个问题 阅读全文

摘要： 官网链接地址： https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html 阅读全文

摘要： 原文地址： https://www.jianshu.com/p/96767683beb6 作者：kelseyh来源：简书 在训练seq2seq的过程中，固定了所有seed， random.seed(args.seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] =str(args.s 阅读全文

摘要： 原文地址： https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13801102.html random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) 阅读全文