1樓：漁舟唱晚
如果網路結構相同，使用下面的設定可以固定隨機種子，方便對比結果。但如果網路結構有變化，哪怕多乙個變數，乙個類成員值，隨機值會隨著模型整體發生變化。
#下面使得每次的結果是固定的
init_seed = 34
torch.manual_seed(init_seed)
torch.cuda.manual_seed(init_seed)
torch.cuda.manual_seed_all(init_seed)
np.random.seed(init_seed) # 用於numpy的隨機數
torch.backends.cudnn.benchmark = False
torch.backends.cudnn.deterministic = True
2樓：周小小
跟樓上有些同學的觀點有一點點差異，這個問題要具體情況具體分析。如果你的文章是試圖說明你的某個網路結構，優化步驟的改變帶來進步，那你應該要多次試驗，同時標定上下浮動的區間，最好的結果也應該寫上去。如果你的工作更傾向於特徵提取特徵構造，或者是提供了一些資料集等等地方，就選個best result應該問題不大，如果資料集較小，能提供十折交叉驗證驗證的結果也挺好的呀。
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大尾巴 可能，之前一次自己用tf實現乙個網路，但是github上面pretrain weight是keras的，所以遇到了很多問題 1.即使引數，權重原理都一樣，實現不一樣導致遷移模型非常麻煩，比如keras的gru和tf的gru cell，兩者的權重做的運算邏輯不一樣，要自己找到對映關係 2.上面...
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風之別鶴 美酒雖好，但應飲用節制，若長期暴飲，招致酩酊大醉。愛人也應有時間 空間概念。若整天耳鬢廝摩，膠著漆濡。不僅膩害，煩惱 糾紛 無事生非，接踵而至。把 分手 隨口說，把 復合 再度求。 zhoubhuo 不知道這個長期是多長時間？你們對以後有沒有什麼打算？是奔著結婚去的，還是只想著有點新鮮感，...
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