seedの役割

# Setup seeds    
    torch.manual_seed(cfg.get("seed", 1337))  #  CPU      ,cfg   ,get         ，      
    torch.cuda.manual_seed(cfg.get("seed", 1337))  #    GPU      
    #       GPU，    torch.cuda.manual_seed_all()    GPU    。
    np.random.seed(cfg.get("seed", 1337))
    random.seed(cfg.get("seed", 1337))
# Setup device
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

seed()メソッドは乱数ジェネレータのシードを変更し、他のランダムモジュール関数を呼び出す前にこの関数を呼び出すことができます.
seed()メソッドの構文は、次のとおりです.
import random
random.seed( [x] )
seed()は直接アクセスできません.randomモジュールをインポートし、random静的オブジェクトを介してメソッドを呼び出す必要があります.
x--乱数生成器のシードseedを変更します.その原理を理解していない場合は、特にseedを設定する必要はありません.Pythonはseedを選択します.xは任意の整数で、タグを作ることを目的としています.異なるxの値は異なる乱数で固定されています.
その他の言い方:seed()は乱数生成時に使用されるアルゴリズムから始まる整数値を指定するために使用され、同じseed()値を使用すると、生成されるたびに定数が同じになり、この値を設定しないと、システムは時間に応じて自分でこの値を選択し、このときに生成される乱数は時間の違いによって異なる.
この関数には戻り値がありません.
他の重要な例と思考はこのリンクの上で:numpy.random.seed()の使用
seed()は、乱数生成時にアルゴリズムで開始する整数値を指定するために使用されます.1.同じseed()値を使用すると、その都度生成される直後の数が同じになります.2.この値を設定しない場合、システムは時間に応じてこの値を自分で選択します.この場合、毎回生成される回数は時間の違いによって異なります.3.設定されたseed()値は1回のみ有効です.