本文介绍了如何在 PyTorch 中实现可复现的深度学习结果。文章涵盖了随机种子设置、数据分割、数据加载和确定性操作等关键步骤，并提供了相应的代码示例，以确保实验结果的一致性和可比性。通过遵循这些方法，可以有效地调试代码、比较模型，并优化深度学习流程。
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