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随机数生成器（如何看待pythoj中的随机数生成器bug
如何看待pythoj中的随机数生成器bug
明敏发自凹非寺Liàng子位报道|公众号QbitAI到底Shì怎样的一个bug，能让%DePytorch库Zhōng招，就连特斯拉AI总监深受困扰2025年1月三星w589驱动(nokia 8800)？还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾”的。这就是最近Reddit上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的Pytorch+Numpy组合时发现。最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！除此之外，网友热议的Lìng外一个点，竟然是：而是它到底算不算一个bug？这究竟是怎么一回事？事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。他还举出例Zǐ证实了自己的说法。如下是一个示例数据集，Tā会返回三个元素的随Jī向量。这里采用的批量大小分别为，工作进程为个。然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。这个结果会着实让人有点Yī头雾Shuǐ，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负Shù。发现了Wèn题后，这Wèi网友还在GitHub上下载了超过万个PyTorch库，用同样的方法产生随Jī数。结果更加令人震惊：居然有超过%的库都受到这个问题的困扰！这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监Karpathy也承Rèn自己“被坑过”！但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epochDū重新设置seed，或者用python内置的随机Shù生成器就可以避免这个问题。到底是不是bug？如果这个问题已经可Yǐ解决，为什么还会引起如此大的讨论Ní？因为网友们的重点已经上升到了“哲学”层面：这到底是不是一个bug？在Reddit上有人认为：这不是一个bug。虽然这个问题非常常Xiàn，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。就是这Gè观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。这不是产生伪随机数的问Tí，也不是numpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataLoader的实现对于包含随Jī转换的数据加载pipeline，这意味Zhuó每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用
某种类型De随机转换来进行数据增强，所以不重新ChūShǐ化可能是一个预设。另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下Yùn行才出现的，应该向更多用户指出来。并且%以上的Pytorch库受Cǐ困扰，也绝不是危言耸听。有人就Fèn享出了自己此前的惨痛经历：我认识到Zhè一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了Wèn题。也有用户补充说，如果%以上的用户使Yòng时出现错误，那么代码就是错的。顺便一提，这提供了Karpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常Jī本代码，“neuralswanttowork”。你有踩过PyTorch的坑吗？如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来Yuè多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量Gāo达w。其中从向量函数到model.train()，无论是真bug还Shì自己出了bug，Dà家的血泪史还真的是各有千秋。Suǒ以，关于PyTorch你可以分享的经验血泪史吗？欢迎评论区留言讨Lùn～参考链Jiē：—完—
利用随机数生成器进行分组合理嘛
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