set_seed

torchtune.training.set_seed(seed: Optional[int] = None, debug_mode: Optional[Union[int, str]] = None) → int

此函数为常用库中的伪随机数生成器设置种子。

这将为 PyTorch、NumPy 和 python.random 模块设置种子。对于分布式作业，每个本地进程都设置自己的种子，计算方式为：种子 + 进程排名。 更多详情，请参阅 https://pytorch.ac.cn/docs/stable/notes/randomness.html。

参数:

• seed (Optional[int]) – 整数种子值。如果为 None，将生成并设置一个随机种子。

• debug_mode (Optional[Union[str, int]]) –

  控制 PyTorch 中确定性操作的 debug_mode 设置。

  • 如果为 None，则不设置任何 PyTorch 全局值。

  • 如果为 “default” 或 0，则不对非确定性操作报错或警告，并启用 PyTorch CuDNN 基准测试。

  • 如果为 “warn” 或 1，则对非确定性操作发出警告，并禁用 PyTorch CuDNN 基准测试。

  • 如果为 “error” 或 2，则对非确定性操作报错，并禁用 PyTorch CuDNN 基准测试。

  • 更多详情，请参阅 torch.set_deterministic_debug_mode() 和 https://pytorch.ac.cn/docs/stable/notes/randomness.html#avoiding-nondeterministic-algorithms。

返回:

当前种子

返回类型:

int

抛出:

ValueError – 如果输入的种子值超出所需范围。