话不多说，先上代码：

上述是使用 PyTorch 时比较常见的设置随机种子的代码。通常来说，在不同的 CPU 和 GPU 上，即使设置了相同的随机种子，也不能够保证能复现出相同的结果。但是理论上，在同一设备上是能够进行复现的，一般需要在主程序前，同时固定 PyTorch 、Python、Numpy 的随机种子。

这里解释一下代码中的部分代码：

1.os.environ[‘PYTHONHASHSEED’] = str(seed)

主要是为了禁止 hash 随机化。

2.torch.manual_seed(seed)

与 torch.cuda.manual_seed(seed) 的功能是类似的，一个是设置当前 CPU 的随机种子，而另一个是设置当前 GPU 的随机种子，如果存在多个 GPU 可以使用 torch.cuda.manual_seed_all(seed) 对全部 GPU 都设置随机种子。

3.torch.backends.cudnn.deterministic = True

这行代码就如同其名字一样，确定是否使用确定性卷积算法（默认是 False ），如果为 True，则能保证在相同设备上的相同输入能够实现相同输出。

4.torch.backends.cudnn.benchmark = False

如果设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True 会让程序在一开始时增加额外的预处理时间，以让整个 model 的卷积层寻找到最适合的、最有效率的卷积实现算法，进而实现网络加速，但是与此同时可能会导致结果不可复现。

补充 1：

在 PyTorch 官网有上图这么一段话，仅使用 torch.manual_seed 就可以固定所有设备的 RNG 的随机种子，包括CPU 和 CUDA 。但是，目前普遍的还是使用文章一开始的那个代码，至于原因…

补充 2：

在确保实验结果可复现，还应该要注意 DataLoader，这是经常被忽略掉的地方，做法是使用 worker_init_fn 去保证可复现性（这里主要是多进程加载数据时会产生这个问题）。

补充 3：

在 model 中，不仅是卷积层，在其他的 operations 也存在使用非确定性算法的情况，如果想要设置所有的 operations 都使用确定性算法，则可使用 torch.use_deterministic_algorithms(True) ，但是这里会存在一个问题，如果你的 model 中存在一些无法使用确定性算法的 operation，就会报错 RuntimeError ，例如 AdaptiveMaxPool2d 等。

补充 4：

复现依然是个难题，很少见到有人能做到完全复现，所以，只要是能复现到差不多效果，也就不错了。这里面涉及到非常多且难的专业知识，我目前掌握的并不充分，我也会持续学习下去…文中如有错误，欢迎留言指正及补充。