我正在Pytorch中训练DL模型，并想以确定性的方式训练我的模型。如本官方指南中所述，我设置了如下随机种子：
np.random.seed(0)
torch.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False
现在，我的训练很长，我想保存，然后再加载所有内容，包括RNG。我将torch.save和torch.load_state_dict用于模型和优化器。
如何保存和加载随机数生成器？
您可以使用torch.get_rng_state和torch.set_rng_state
调用时，torch.get_rng_state您将以torch.ByteTensor的形式获取随机数生成器状态。
然后，您可以将该张量保存在文件中的某个位置，以后可以加载并用于torch.set_rng_state设置随机数生成器状态。
当使用时，numpy您当然可以使用：
numpy.random.get_state和numpy.random.set_state
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