U-Mamba/nnunetv2固定随机数种子

Question

我现在在改进U-Mamba，但是我发现原代码并没有固定随机数种子，我无法知道我的涨点是改进的效果还是模型波动。我尝试搜索到的固定随机数种子的方法，发现每一轮还是不一样。应该怎么办呢。有没有人能固定住呀

Answer 1

阿里嘎多学长整理、AIGC生成：

U-Mamba/nnunetv2固定随机数种子

你遇到了一些问题，该如何固定U-Mamba/nnunetv2的随机数种子以便重现结果？

解决方案：

1. 使用 Python 的 random.seed() 函数来固定随机数种子。例如：

import random

random.seed(42)  # 选择一个固定的.seed 值（例如42）

这将固定随机数种子为 42，以便每次运行时都获得相同的结果。

1. 使用 torch 的 manual_seed() 函数来固定随机数种子。例如：

import torch
torch.manual_seed(42)  # 选择一个固定的.seed 值（例如42）

这将固定 PyTorch 的随机数种子为 42，以便每次运行时都获得相同的结果。

1. 在你的模型中，使用 torch.backends.cudnn.deterministic 设置为 True，以确保每次运行时都使用相同的GPU 和随机数种子。

import torch.backends.cudnn

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

1. 使用 nnunetv2 的 set_random_seeds() 函数来固定随机数种子。例如：

import nnunetv2

nnunetv2.set_random_seeds(42)  # 选择一个固定的.seed 值（例如42）

这将固定 nnunetv2 的随机数种子为 42，以便每次运行时都获得相同的结果。

请务必在每次运行时使用相同的随机数种子，以便重现结果。