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固定 PyTorch 随机种子后仍有差异，要把环境和确定性设置一起记录
#PyTorch#实验复现#机器学习Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-30 PyTorch 2.15 的复现说明指出，不保证跨版本、提交或不同平台完全复现；即使种子相同，CPU 与 GPU 的结果也可能不同。固定种子只是控制随机来源的一部分。 文档提供 torch.manual_seed()，并提醒 Python、NumPy 或其他库可能还
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#PyTorch#实验复现#机器学习Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-30 PyTorch 2.15 的复现说明指出，不保证跨版本、提交或不同平台完全复现；即使种子相同，CPU 与 GPU 的结果也可能不同。固定种子只是控制随机来源的一部分。 文档提供 torch.manual_seed()，并提醒 Python、NumPy 或其他库可能还
#PyTorch#推理#代码Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-29 PyTorch 文档明确说明，inference_mode 不会自动把模型设为评估模式。它主要关闭自动求导及部分额外跟踪开销；Dropout、BatchNorm 等层是否采用评估行为，还需要显式调用 model.eval()。 教学示例（需已有模型和输入）： mod