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由于模型中的参数初始化例如权重参数如下图就是随机初始化的为了能够更好的得到论文中提到效果可以设置随机种子从而减少算法结果的随机性使其接近于原始结果。 设置了随机种子产生的随机数都是相同的。 值得注意的是“随机种子和神经网络训练没有直接关系随机种子的作用就是产生权重为初始条件的随机数。神经网络效果的好坏直接取决于学习率和迭代次数”。
pytorch查看和调整种子
学会查看当前设定的种子和模型参数是非常重要的因为它们可以帮助我们更好地理解模型的内部状态和行为。
参考 seed在模型中的应用及用法 深度学习中的随机种子torch.manual_seed(number)、torch.cuda.manual_seed(number)
