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timm 재현성문제 있으신분 있으신가요?
def seed_everything(seed):
random.seed(seed)
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True
seed_everything(CFG['SEED']) # Seed 고정
세팅진행하고 하는데, 재현성이 보장이 안되는 현상이 발생하고 있네요..
다들 재현성 보장되시나요??
같은 코드를 돌려도 점수차가 심히날때가 존재하네요;;
네 주피터 작성입니다. 음.. 항상 처음부터 다시 돌려서 seed가 유지 될거라고 판단했는데 아닌가보네요..
다른 머신러닝 대회때는 seed가 잘 유지되서 DL 테스크에서도 그런가 싶었는데 아닌가보군요...
benchmark를 False로 하셔야 모델 재현성이 보장됩니다.
True일 때는 알고리즘이 자동으로 튜닝 되어, 점수차가 납니다.
아항... 저도 그부분이 가장 의심이 많이 됐는데.. 그렇군요.. 감사합니다. 공부하여 정리를 좀 해놔야 겠네요
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주피터로 작성하셨나요 ? shell로 실행하면 seed가 유지된다고 들었습니다.