seed_everything 函数

没有固定随机种子时的情况

假设你要随机生成 5 个数字，并希望对这些数字进行某种处理。以下是没有固定随机种子的代码：

import random

# 每次运行都会生成不同的随机数
random_numbers = [random.random() for _ in range(5)]
print("随机生成的数字：", random_numbers)

第一次运行输出：

随机生成的数字： [0.834, 0.769, 0.567, 0.124, 0.945]

第二次运行输出：

随机生成的数字： [0.657, 0.345, 0.879, 0.456, 0.234]

你会发现，每次运行的结果都不一样。这是因为随机数生成器的初始状态（种子）没有被固定。

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固定随机种子时的情况

现在，我们通过固定随机种子来确保随机数的结果是可重复的：

import random

# 固定随机种子
random.seed(42)

# 每次运行都会生成相同的随机数
random_numbers = [random.random() for _ in range(5)]
print("随机生成的数字：", random_numbers)

第一次运行输出：

随机生成的数字： [0.6394267984578837, 0.025010755222666936, 0.27502931836911926, 0.22321073814882275, 0.7364712141640124]

第二次运行输出：

随机生成的数字： [0.6394267984578837, 0.025010755222666936, 0.27502931836911926, 0.22321073814882275, 0.7364712141640124]

无论你运行多少次代码，只要种子是 42，结果就会完全一致。

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在机器学习任务中的应用

假设场景

你在训练 PINN 模型时，需要以下随机操作：

1. 初始化模型权重（随机初始化）。
2. 采样 PDE 的随机点 （例如用 np.random.random 生成点）。
3. 随机打乱数据集（在数据增强时）。

如果没有固定种子，每次运行都会因为这些随机操作导致模型的最终结果不同。这会让实验难以复现，也无法比较不同的实验设置的影响。

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具体代码举例

import numpy as np
import torch

# 固定种子函数
def seed_everything(seed):
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    random.seed(seed)

# 未固定种子的情况下
x = np.random.rand(5)
print("未固定种子时的随机数：", x)

# 固定种子后
seed_everything(1)
x = np.random.rand(5)
print("固定种子后的随机数：", x)

# 再次固定相同种子
seed_everything(1)
x = np.random.rand(5)
print("再次固定种子后的随机数：", x)

输出结果

未固定种子时的随机数： [0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]
固定种子后的随机数： [0.417022   0.72032449 0.00011437 0.30233257 0.14675589]
再次固定种子后的随机数： [0.417022   0.72032449 0.00011437 0.30233257 0.14675589]

你会发现：

• 未固定种子时，每次运行都不一样。
• 固定种子后，无论运行多少次，结果都是一致的。

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总结

固定随机种子是为了确保实验的可重复性。在多次运行中，你可以得到相同的随机点、相同的初始化参数，从而确保实验结果的一致性。例如，在 PINN 模拟中：

• 你用固定种子生成的 PDE 采样点相同。
• 训练出的模型初始参数相同。 这样，你可以专注于调整其他超参数，而不需要担心随机性的影响导致实验结果不一致。