随机数广泛应用在科学研究, 但是计算机无法产生真正的随机数, 一般成为伪随机数. 它的产生过程: 给定一个随机种子(一个正整数), 根据随机算法和种子产生随机序列. 给定相同的随机种子, 计算机产生的随机数列是一样的(这也许是伪随机的原因).

随机种子是什么？

随机种子是针对随机方法而言的。

随机方法：常见的随机方法有 生成随机数，以及其他的像 随机排序 之类的，后者本质上也是基于生成随机数来实现的。在深度学习中，比较常用的随机方法的应用有：网络的随机初始化，训练集的随机打乱等。

随机种子的取值范围？

可以是任意数字，如10，1000

python random

下面以python的random函数为例, 做了一个测试.

当用户未指定随机种子, 系统默认随机生成, 一般与系统当前时间有关.用户指定随机种子后, 使用随机函数产生的随机数可以复现.种子确定后, 每次使用随机函数相当于从随机序列去获取随机数, 每次获取的随机数是不同的.

pytorch

使用pytorch复现效果时, 总是无法做到完全的复现. 同一份代码运行两次, 有时结果差异很大. 这是由于算法中的随机性导致的. 要想每次获得的结果一致, 必须固定住随机种子. 首先, 我们需要找到算法在哪里使用了随机性, 再相应的固定住随机种子.

def seed_torch():
	seed = 1024 # 用户设定
 # seed = int(time.time()*256)
 # 保存随机种子
 with open('seed.txt', 'w') as f:
  f.write(str(seed))
 random.seed(seed)
 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
 np.random.seed(seed)
 torch.manual_seed(seed)
 torch.cuda.manual_seed(seed)
 torch.cuda.manual_seed_all(seed)
 torch.backends.cudnn.benchmark = False
 torch.backends.cudnn.deterministic = True
seed_torch()

上面的代码固定了pytorch常用的随机种子, 但是如果你在预处理中涉及了随机性, 也需要固定住.

为了复现结果, 我们固定住了随机种子. 但pytorch训练模型时, 不同的随机种子会产生不同的结果. 每次使用固定的随机种子, 可能错失好的结果. 为此, 我们可以每次使用不一样的随机种子, 并保存下来

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