if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(123) if USE_CUDA: torch.cuda.manual_seed(123)

时间: 2024-03-31 16:30:34 浏览: 195
这段代码是用于检查是否可用CUDA加速,并设置随机种子的条件语句。具体解释如下: 1. `if torch.cuda.is_available():`:这个条件语句用于检查当前环境是否支持CUDA加速。`torch.cuda.is_available()`函数返回一个布尔值,如果CUDA可用,则返回True,否则返回False。 2. `torch.cuda.manual_seed(123)`:这行代码用于设置CUDA的随机种子。随机种子是一个用于生成随机数序列的起始值,通过设置相同的随机种子,可以确保每次运行时生成的随机数序列是相同的。 3. `if USE_CUDA:`:这个条件语句是一个自定义的变量`USE_CUDA`的判断条件。如果`USE_CUDA`为True,则执行下面的代码块,否则跳过。 综上所述,这段代码的作用是在CUDA可用的情况下,设置CUDA的随机种子为123。如果`USE_CUDA`为True,则也会执行相同的操作。
相关问题

torch.manual_seed(args.seed) if args.use_cuda and torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(args.seed)

`torch.manual_seed(args.seed)` 是PyTorch库中用于初始化随机数生成器的一种方式,这里的 `args.seed` 是一个整数参数,它设置了CPU上的随机数生成器的种子。当在训练神经网络或其他依赖于随机数的过程时,如果我们希望得到可重复的结果(比如为了调试或者比较模型性能),可以使用这个函数来设定一个固定的种子。 当你运行这段代码时,它会对CPU的随机数生成器进行重置,使其在后续的计算过程中始终基于同样的起始点生成随机数。例如: ```python # 假设args.seed 设置为1234 torch.manual_seed(1234) # 这里生成的所有随机数将会与使用同一种子时的结果一致 x = torch.randn((10, 10)) y = torch.randperm(100) # 使用的是CPU上的随机数生成器 # 如果你想让GPU也使用相同的随机数种子,需要加上条件判断 if args.use_cuda and torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(args.seed) z = torch.randn((10, 10), device='cuda') # 使用GPU的随机数生成器,也会基于1234这个种子 ``` 这样做的好处是,无论何时只要给定相同的种子,无论是CPU还是GPU上产生的随机数序列都将保持一致,这对于重复实验或者调试非常有帮助。

torch.cuda.manual_seed_all(seed)

This function sets the seed for all available GPUs in the system. The seed is used to initialize the random number generator for CUDA computations. All random number generators in PyTorch are deterministic by default, so setting the seed ensures that the same sequence of random numbers is generated every time the code is run. This is useful for reproducibility and debugging purposes. The input parameter `seed` is an integer value that is used to initialize the random number generator. It can be any integer value, but it is recommended to use a fixed value for reproducibility purposes.
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