Исправление семени для факела random_split ()

Question

Можно ли зафиксировать начальное значение для torch.utils.data.random_split() при разбиении набора данных, чтобы можно было воспроизвести результаты теста?

Answer 1

Вы можете использовать функцию torch.manual_seed для глобального заполнения сценария:

import torch
torch.manual_seed(0)

См. документацию по воспроизводимости для получения дополнительной информации.

Если вы хотите специально заполнить сценарийtorch.utils.data.random_split Вы могли бы "сбросить" семя до его начального значения впоследствии.Просто используйте torch.initial_seed() следующим образом:

torch.manual_seed(torch.initial_seed())

AFAIK pytorch не не предоставляет аргументы типа seed или random_state (которые можно увидетьв sklearn например).