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yolov8固定随机数种子

时间: 2025-01-03 10:34:10 浏览: 147

### 设置固定随机数种子以确保 YOLOv8 训练可复现为了确保 YOLOv8 模型训练过程中的结果具有稳定性和一致性，在训练前设定固定的随机种子是非常重要的[^1]。这不仅有助于验证实验的有效性，还便于其他研究人员重现相同的结果。在 Python 中设置全局随机种子可以通过调用 `torch.manual_seed()` 函数以及 NumPy 库的相关方法来完成。对于 PyTorch 构建的框架如 YOLOv8 来说，还需要额外配置 CUDA 设备上的随机行为。下面是一个简单的例子展示如何在启动训练脚本之前初始化这些参数： ```python import torch import numpy as np import random def set_random_seeds(seed_value=0): # Set seed for CPU computations. torch.manual_seed(seed_value) # If using GPU, also set its seeds. if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed_value) torch.cuda.manual_seed_all(seed_value) # For multi-GPU. # Additional settings to ensure reproducibility when running on GPUs. torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False # Numpy and Random module seeding. np.random.seed(seed_value) random.seed(seed_value) set_random_seeds(42) # 使用任意选定的一个整数值作为种子 ``` 值得注意的是，虽然可以选择任何正整数作为随机种子值，但在实际操作过程中不应刻意挑选那些能够获得最佳表现的特定种子值；这样做可能会掩盖模型的真实性能并影响其泛化能力[^4]。相反，建议选择一个合理的默认值（比如这里的`42`），并在不同情况下多次运行以评估整体效果。

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