Python 如何在每次培训中以相同的顺序处理加载程序中的数据集

我想知道如何处理我的数据加载器中的索引，每次训练都是以相同的顺序进行的。我之所以想这样做，是因为我的代码在验证集上保存结果的可视化输出需要很多时间，所以我决定只保存在验证集上看到的前N个示例

但是，当我在验证循环中通过所有批次时：

for t, (x, y, indices) in enumerate(dataset['loader_val'])

  x = x.to(device=device, dtype=dtype)  # move to device, e.g. GPU
  y = y.to(device=device, dtype=dtype)  # move to device, e.g. GPU

  # Obtaining the scores ... -------------------------------------------------------------------
  scores = model(x)

  ......

---

例如，我的

索引值在第一次迭代时并不总是相同的。自从我在
数据集['loader\u val']上检查后，我确信我的验证集始终具有相同的索引。sampler.index
始终是相同的数组，并且以相同的方式排序。是否有一种方法可以让
enumerate（）
始终以相同的方式获取
数据集['loader\u val']
中的索引？
检查修复随机种子是否有助于
导入；火炬。手动种子（0）
。您可以查看再现性指南以了解更多详细信息：您的验证加载程序是否具有
shuffle=True
？谢谢。。这很有效。。只需在for循环之前执行
火炬。手动_seed（0）
，以便始终具有相同的种子。谢谢你的回复。