1. Pytorch中shuffle的作用
在使用Pytorch中的dataloader类加载数据时，经常会用到shuffle参数，该参数用于控制加载数据时是否需要打乱数据的顺序。shuffle参数的默认值为False，表示默认不打乱数据顺序，而设置为True则表示打乱数据顺序。
对于模型训练任务来说，经常需要在每个epoch开始时随机打乱数据的顺序，以增加训练的随机性，避免过拟合的问题。因此，设置shuffle=True可以确保在每个epoch开始时数据的顺序都是随机的，提高模型的泛化能力。
2. shuffle参数的随机数种子设置
为了保证实验的可重复性，当我们需要多次运行相同实验时，确保每次运行的结果完全一致是非常重要的。为了达到这个目的，我们可以设置随机数种子，使得每次运行时的随机数序列都是相同的。
在Pytorch中，我们可以使用random类来设置随机数种子。具体来说，可以先导入random模块，然后使用random.seed函数设置随机数种子。
import random
random.seed(seed)
其中，seed是一个整数值，表示随机数种子。通过设置相同的seed值，可以保证每次运行时的随机数序列都是一样的。
3. 在dataloader类中设置shuffle的种子
在Pytorch中，我们可以通过设置torch.manual_seed函数来设置dataloader中的shuffle参数的随机数种子。
import torch
# 设置随机数种子
torch.manual_seed(seed)
# 创建dataloader，并设置shuffle为True
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, shuffle=True, ...)
在上述代码中，首先通过torch.manual_seed函数设置随机数种子，然后在创建dataloader时将shuffle参数设置为True，即可实现在dataloader类中设置shuffle的随机数种子。
3.1 示例代码
下面给出一个示例代码，演示了如何在dataloader类中设置shuffle的随机数种子：
import torch
import random
# 设置随机数种子
seed = 123
torch.manual_seed(seed)
random.seed(seed)
# 创建数据集
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(data, target)
# 创建dataloader，并设置shuffle为True
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
在上述示例代码中，首先设置随机数种子为123，然后创建了一个数据集dataset和一个dataloader对象。在创建dataloader时，将shuffle参数设置为True，这样在每个epoch开始时都会随机打乱数据的顺序。
3.2 注意事项
需要注意的是，在设置随机数种子之前，应当先设置Cuda的随机数种子，以确保在使用GPU的情况下也能保证实验的可重复性。具体来说，可以使用torch.cuda.manual_seed函数来设置Cuda的随机数种子。
import torch
import random
# 设置随机数种子
seed = 123
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
random.seed(seed)
在上述代码中，首先设置随机数种子为123，然后通过torch.cuda.manual_seed函数设置Cuda的随机数种子。
4. 结语
在Pytorch中，我们可以通过设置随机数种子来保证实验的可重复性。通过设置torch.manual_seed函数和torch.cuda.manual_seed函数，我们可以在dataloader类中设置shuffle的随机数种子。这样，在每个epoch开始时，dataloader会随机打乱数据的顺序，增加模型训练的随机性，提高模型的泛化能力。
需要注意的是，在设置随机数种子之前，应当先设置Cuda的随机数种子，以确保在使用GPU的情况下也能保证实验的可重复性。