Notebook, script e seed riproducibili
Imposti seed casuali per ripetere i risultati
Notebook, script e seed riproducibili è una lezione Deep Learning Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 3 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Deep Learning Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Deep Learning Academy include 4 lezioni in totale.
Due modi di lavorare
Scriverà il codice nei notebooks per gli esperimenti rapidi e in semplici script per le esecuzioni ripetibili. Ognuno è adatto a un momento diverso.
I notebook per esplorare
Un notebook esegue il codice in celle, mostrando grafici e risultati direttamente al loro interno. È perfetto per esaminare i dati e provare rapidamente nuove idee. 📓
Gli script per le esecuzioni reali
Uno script viene eseguito dall'inizio alla fine in un'unica volta. Lo usi per i job di addestramento che desidera avviare, condividere e riprodurre esattamente.
python train.pyAttenzione all'ordine delle celle
Le celle di un notebook mantengono lo state anche quando vengono eseguite fuori ordine, cosa che può nascondere dei bug. Uno script parte sempre da uno stato pulito.
Il problema della riproducibilità
Il deep learning usa numeri casuali per i pesi e il rimescolamento dei dati. Se esegue il codice due volte, ottiene risultati diversi a meno che non controlli questa randomness.
I seed vengono in aiuto
Un seed fissa il punto di partenza del generatore di numeri casuali, così lo stesso codice produce gli stessi numeri a ogni esecuzione.
Impostare il seed di PyTorch
Imposti il generatore di PyTorch con una sola chiamata. manual_seed rende ripetibili l'inizializzazione dei pesi e qualsiasi casualità di torch.
torch.manual_seed(42)Non dimentichi NumPy e Python
Il Suo codice spesso ricava valori casuali anche da NumPy e Python, quindi imposti il seed per tutti e tre per rendere un'esecuzione completamente riproducibile.
import numpy as np, random
np.random.seed(42)
random.seed(42)Impostare il seed anche per la GPU
Quando esegue l'addestramento su CUDA, imposti il seed anche per i generatori della GPU. cuda.manual_seed_all copre tutti i dispositivi GPU presenti nella macchina.
torch.cuda.manual_seed_all(42)Racchiudere tutto in una funzione
Raccolga tutte le chiamate per impostare il seed in un unico helper set_seed. Lo chiami all'inizio di ogni esecuzione, così non dimenticherà mai una fonte di casualità.
def set_seed(s):
torch.manual_seed(s)
np.random.seed(s)Perché è importante
Le esecuzioni riproducibili permettono di confrontare gli esperimenti in modo corretto. Se la precisione migliora, saprà che è merito della Sua modifica e non della fortuna.
Verifica rapida
Ricordi che cosa rende un'esecuzione ripetibile.
Riepilogo
Ha visto quando usare i notebooks invece degli script e come l'impostazione del seed per torch, NumPy e Python renda riproducibile ogni esecuzione. 🌱
Domande Frequenti
La lezione «Notebook, script e seed riproducibili» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Notebook, script e seed riproducibili» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Deep Learning Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Deep Learning Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Notebook, script e seed riproducibili»?
Imposti seed casuali per ripetere i risultati Eserciti Deep Learning Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Deep Learning Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Deep Learning Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 3 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Notebook, script e seed riproducibili»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Deep Learning Academy?
Sì. Ogni lezione Deep Learning Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Installi PyTorch e verifichi l'importazione
- CPU, GPU o MPS: scelga il dispositivo
- Notebook, script e seed riproducibili
- Il Suo primo torch.tensor