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没解决，只是记录这种情况。

也可以多次实验取均值以避免结果复现。

场景

• 自己的模块中，包含一个与x相加的可学习参数，导致单卡同种子下结果无法复现。
  • 去掉该模块，能正常复现。
  • 保留声明，注释使用后，能正常复现。且结果与无该模块的结果一致。
• 除了在训练前设定种子外，我还在模块内部再次设置了种子，但依然无效。

相关代码

    def __init__(self):self.pos = torch.nn.Parameter(torch.zeros((1, 1, config.DATA.HEIGHT, config.DATA.WIDTH)))def set_seed(self):seed = 1random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic = Truetorch.backends.cudnn.benchmark = Falsedef forward(self, x):x += self.posreturn x

吐槽

• 在第一次增加后，性能增了1个点，我还以为我nb起来了。
  • 后来习惯性复现的时候，发现结果又变了。
  • 调试几天才发现是这个原因。
• 考虑的性能变好，大不了我多次实验取均值。
  • 结果多次实验都掉了，再也回不去了。
  • 所以也没继续解决。
• 值得一提的是，TransReID的代码中，就是这么用的，但是它的结果就能复现，咱们明明都设置种子了。下面是TransReID里用的。

    self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches + 1, embed_dim))