PyTorch非确定性辍学

Posted 2021-05-06

[我正在尝试使BLSTM的输出具有确定性，在调查了我的辍学层似乎没有创建确定性的辍学蒙版之后，我正在研究如何在pytorch中修复随机种子。我发现了this page和其他建议，尽管我将所有内容都放入了代码中并没有帮助。这是我的代码：

import sys 
import random 
import datetime as dt 

import numpy as np 
import torch 

torch.manual_seed(42) 
torch.cuda.manual_seed(42) 
np.random.seed(42)
random.seed(42) 
torch.backends.cudnn.deterministic = True  

ex = torch.ones(10) 
torch.nn.functional.dropout(ex, p=0.5, training=True)                  
# Out[29]: tensor([0., 0., 2., 0., 0., 0., 0., 0., 2., 2.])

torch.nn.functional.dropout(ex, p=0.5, training=True)                  
# Out[30]: tensor([0., 2., 0., 2., 2., 0., 0., 2., 2., 2.])

请帮助我从相同输入的辍学对象获得确定的输出

答案

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