PyTorch的可再来一次性问题是指在进行深厚度学试试时由于随机性弄得的试试后来啊困难以沉现的问题。

1. 设置随机种子

确保试试可复现性的第一步是设置随机种子。在PyTorch中， Neng通过以下方式设置随机种子：

python import torch import numpy as np import random

def setupseed: torch.manualseed if torch.cuda.isavailable: torch.cuda.manualseed_all np.random.seed random.seed torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

setup_seed

2. 固定卷积层和池化层的随机初始化

PyTorch中的卷积层和池化层在创建时会自动初始化权沉，这也会引入随机性。Neng通过以下方式来固定这些个层的初始化：

python import torch.nn as nn

conv = nn.Conv2d torch.nn.init.xaviernormal

3. 固定数据加载的随机性

在用数据加载器时 Neng通过设置shuffle参数为False来避免数据加载的随机性：

python train_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers )

4. 固定Dropout和BatchNorm层的随机性

对于Dropout和BatchNorm层，Neng通过设置track_running_stats参数为False来避免其统计参数的动态geng新鲜：

python dropout = nn.Dropout batchnorm = nn.BatchNorm2d

dropout.trackrunningstats = False batchnorm.trackrunningstats = False

5. 用确定性CUDNN

PyTorch的CUDNN库在默认情况下兴许会用不同的算法来优化性Neng，这会弄得随机性。Neng通过以下方式设置为确定性模式：

python torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

、比比kan和开发至关关键。记住设置随机种子时确保在整个试试过程中保持一致性。