Buku Nota, Skrip dan Benih Boleh Diulang
Tetapkan benih rawak supaya hasil dapat diulangi.
Buku Nota, Skrip dan Benih Boleh Diulang ialah pelajaran Deep Learning Academy percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4. Anda boleh membaca keseluruhan pelajaran di bawah secara percuma — kemudian berlatih secara praktikal dalam pelayar menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Deep Learning Academy, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Deep Learning Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Dua Cara untuk Bekerja
Anda akan menulis kod dalam notebooks untuk eksperimen pantas dan dalam skrip biasa untuk pelaksanaan yang boleh diulang. Setiap satunya sesuai untuk keadaan yang berbeza.
Notebooks untuk Meneroka
Notebook menjalankan kod dalam sel serta memaparkan plot dan hasil secara sebaris. Ia sesuai untuk meneliti data dan mencuba idea dengan pantas. 📓
Skrip untuk Pelaksanaan Sebenar
Skrip menjalankan kod dari atas ke bawah dalam satu kali pelaksanaan. Gunakannya untuk kerja latihan yang ingin Anda mulakan, kongsikan dan hasilkan semula dengan tepat.
python train.pyBerhati-hati dengan Susunan Sel
Sel notebook mengekalkan keadaan walaupun Anda menjalankannya tidak mengikut susunan, dan hal ini boleh menyembunyikan pepijat. Skrip sentiasa bermula dari keadaan yang bersih.
Masalah Kebolehulangan
Pembelajaran mendalam menggunakan nombor rawak untuk pemberat dan pengocokan. Jika dijalankan dua kali, hasilnya berbeza kecuali Anda mengawal kerawakan tersebut.
Seed sebagai Penyelesaian
Seed menetapkan titik permulaan penjana nombor rawak, jadi kod yang sama menghasilkan nombor yang sama pada setiap pelaksanaan.
Tetapkan Seed PyTorch
Tetapkan penjana PyTorch dengan satu panggilan. manual_seed menjadikan pemulaan pemberat dan sebarang kerawakan torch boleh diulang.
torch.manual_seed(42)Jangan Lupakan NumPy dan Python
Kod Anda juga sering mendapatkan kerawakan daripada NumPy dan Python, jadi tetapkan seed untuk ketiga-tiganya supaya pelaksanaan benar-benar boleh diulang.
import numpy as np, random
np.random.seed(42)
random.seed(42)Tetapkan Seed GPU Juga
Apabila Anda melatih menggunakan CUDA, tetapkan seed untuk penjana GPU juga. cuda.manual_seed_all merangkumi setiap peranti GPU dalam mesin Anda.
torch.cuda.manual_seed_all(42)Bungkus dalam Fungsi
Himpunkan setiap panggilan seed ke dalam pembantu set_seed. Panggilnya pada bahagian atas setiap pelaksanaan supaya Anda tidak pernah terlupa satu pun sumber kerawakan.
def set_seed(s):
torch.manual_seed(s)
np.random.seed(s)Mengapa Hal Ini Penting
Pelaksanaan yang boleh diulang membolehkan Anda membandingkan eksperimen secara adil. Jika ketepatan meningkat, Anda tahu bahawa puncanya ialah perubahan Anda, bukannya nasib rawak.
Semakan Pantas
Ingat semula perkara yang menjadikan sesuatu pelaksanaan boleh diulang.
Ringkasan
Anda telah melihat bila hendak menggunakan notebooks berbanding skrip, serta cara menetapkan seed untuk torch, NumPy dan Python supaya setiap pelaksanaan boleh diulang. 🌱
Pelajari Python dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 30
- Pelajaran
- 120
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Buku Nota, Skrip dan Benih Boleh Diulang” percuma?
Ya — teks penuh “Buku Nota, Skrip dan Benih Boleh Diulang” boleh dibaca secara percuma di web ini. Untuk berlatih secara interaktif menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7, serta membuka kunci baki kursus Deep Learning Academy, tingkat taraf kepada CoddyKit PRO. Kursus Deep Learning Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Buku Nota, Skrip dan Benih Boleh Diulang”?
Tetapkan benih rawak supaya hasil dapat diulangi. Anda berlatih Deep Learning Academy menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Deep Learning Academy?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Deep Learning Academy di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4.
Berapa lamakah pelajaran “Buku Nota, Skrip dan Benih Boleh Diulang” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Deep Learning Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Deep Learning Academy menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Pasang PyTorch dan Sahkan Import
- CPU vs GPU vs MPS: Pilih Peranti
- Buku Nota, Skrip dan Benih Boleh Diulang
- torch.tensor Pertama Anda