Not Defterleri, Betikler ve Tekrarlanabilir Tohumlar
Sonuçların tekrarlanması için rastgele tohumları ayarlayın.
Not Defterleri, Betikler ve Tekrarlanabilir Tohumlar, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Two Ways to Work
You will write code in notebooks for quick experiments and in plain scripts for repeatable runs. Each suits a different moment.
Notebooks for Exploring
A notebook runs code in cells, showing plots and results inline. It is perfect for poking at data and trying ideas fast. 📓
Scripts for Real Runs
A script runs top to bottom in one go. Use it for training jobs you want to launch, share, and reproduce exactly.
python train.pyWatch Out for Cell Order
Notebook cells keep state even when you run them out of order, which can hide bugs. A script always starts from a clean slate.
The Reproducibility Problem
Deep learning uses random numbers for weights and shuffling. Run twice and you get different results unless you control that randomness.
Seeds to the Rescue
A seed fixes the starting point of the random number generator, so the same code produces the same numbers every single run.
Seed PyTorch
Set PyTorch's generator with one call. manual_seed makes weight initialization and any torch randomness repeatable.
torch.manual_seed(42)Don't Forget NumPy and Python
Your code often pulls randomness from NumPy and Python too, so seed all three to make a run fully reproducible.
import numpy as np, random
np.random.seed(42)
random.seed(42)Seed the GPU Too
When you train on CUDA, also seed the GPU generators. cuda.manual_seed_all covers every GPU device in your machine.
torch.cuda.manual_seed_all(42)Wrap It in a Function
Bundle every seed call into one set_seed helper. Call it at the top of each run so you never forget a source of randomness.
def set_seed(s):
torch.manual_seed(s)
np.random.seed(s)Why It Matters
Reproducible runs let you compare experiments fairly. If accuracy improves, you know it was your change, not random luck.
Quick Check
Recall what makes a run repeatable.
Recap
You saw when to use notebooks versus scripts and how seeding torch, NumPy, and Python makes every run reproducible. 🌱
Sıkça Sorulan Sorular
“Not Defterleri, Betikler ve Tekrarlanabilir Tohumlar” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Not Defterleri, Betikler ve Tekrarlanabilir Tohumlar” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Not Defterleri, Betikler ve Tekrarlanabilir Tohumlar” dersinde ne öğreneceğim?
Sonuçların tekrarlanması için rastgele tohumları ayarlayın. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Not Defterleri, Betikler ve Tekrarlanabilir Tohumlar” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- PyTorch Kurun ve İçeri Aktarmayı Doğrulayın
- CPU ve GPU ve MPS: Bir Aygıt Seçin
- Not Defterleri, Betikler ve Tekrarlanabilir Tohumlar
- İlk torch.tensor'ınız