1.
Seed固定でどこの乱数が固定されるのか

2.
Seed固定なし numpy pytorch
当然ながら、
Seedを固定しなければ
ノートブックをRestartすると
結果がかわる
ノートブック
Restart前後
ノートブック
Restart前後

3.
Seed固定 numpy pytorch
ノートブック
Restart前後
ノートブック
Restart前後
ノートブックRestart前後での
再現がとれる
Iteration内での乱数は異なる

4.
Iteration内Seed固定 numpy pytorch
Iteration内で毎度Seed固定コードを
流すと同じ乱数が得られる

5.
ハイパーパラメータ探索の時には注意
train_loop関数で学習が行われるとして、
条件B, dが最適と決定
探索時のスコアを再現できない
Seed固定してるはずなのに…
結論：毎度呼び出そう
NLPにおけるmaskや、画像処理におけるaugmentationにおいても、
どこに再現性を持たせたいかを意識し、seed_everythingを呼び出す必要がある