隨機數種子seed確定時，模型的訓練結果將始終保持一致。

隨機數種子seed確定時使用相同的網絡結構，跑出來的效果完全不同，用的學習率，迭代次數，batch size 都是一樣。

torch.backends.cudnn.deterministic是啥？顧名思義，將這個 flag 置為True的話，每次返回的卷積算法將是確定的，即默認算法。如果配合上設置 Torch 的隨機種子為固定值的話，應該可以保證每次運行網絡的時候相同輸入的輸出是固定的，代碼大致這樣

4種隨機種子

import torch.backends.cudnn as cudnn
random.seed(opt.manualSeed)
np.random.seed(opt.manualSeed)
torch.manual_seed(opt.manualSeed)
torch.cuda.manual_seed(opt.manualSeed)
cudnn.deterministic = True