YOLOV8为模型设置随机种子
时间: 2025-02-16 18:37:11 浏览: 130
### 设置随机种子以确保 YOLOv8 模型训练过程可复现
为了确保 YOLOv8 的训练过程具有可复现性,可以设置全局随机种子。这涉及到多个方面,包括 PyTorch、Numpy 和 Python 自身的随机数生成器。
对于 PyTorch 来说,可以通过 `torch.manual_seed(seed)` 函数来设定随机种子[^1]。同样地,如果使用 Numpy 或者其他依赖于随机性的库也需要相应地固定其种子值。具体来说,在启动训练之前应该加入如下代码:
```python
import torch
import numpy as np
import random
seed = 42 # 可以选择任意整数值作为种子
torch.manual_seed(seed)
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
if torch.cuda.is_available():
torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 如果有GPU可用,则同时为所有GPU设置相同的随机种子
```
此外,当调用 YOLOv8 进行训练时,还可以通过命令行参数传递的方式指定随机种子。例如:
```bash
yolo task=detect mode=train model=yolov8m.pt data="/mnt/data/loong/object_detection/RBC/data.yaml" epochs=200 device=1 pretrained=False seed=42
```
这样做能够使得每次运行相同配置下的训练得到几乎一致的结果,从而提高了实验结果的可靠性与验证的可能性。
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