Việc đặt câu hỏi về tái lập kết quả xuất hiện khá thường xuyên khi bắt đầu làm việc với PyTorch

1. torch.manual_seed() là gì?

Trong PyTorch, nhiều thao tác dựa trên số ngẫu nhiên: khởi tạo trọng số, chia batch, dropout, data augmentation. Những giá trị ngẫu nhiên này được tạo bởi một bộ sinh số ngẫu nhiên (random number generator – RNG). Khi gọi torch.manual_seed(), bạn đặt lại trạng thái của RNG về một điểm cố định. Khi RNG bắt đầu từ cùng ""điểm xuất phát"", chuỗi số ngẫu nhiên sinh ra cũng giống nhau → toàn bộ mô hình sẽ tái lập cùng kết quả nếu các yếu tố khác giữ nguyên.

2. Vì sao điều này quan trọng?

Tái lập kết quả là yếu tố thiết yếu trong:

Đánh giá mô hình
Gỡ lỗi pipeline
So sánh ảnh hưởng của hyperparameters
Thống nhất kết quả trong nhóm làm dự án

Trong các kiến thức thuộc Module 4 đến Module 7 (Machine Learning và Deep Learning), quá trình tối ưu hóa có nhiều bước phụ thuộc ngẫu nhiên như khởi tạo trọng số hoặc shuffling dữ liệu. Khi seed cố định, bạn dễ dàng quan sát mô hình thay đổi ra sao khi điều chỉnh từng thành phần nhỏ.

3. Ví dụ thực tế

Một bài toán phân loại ảnh cơ bản thường gồm:

Khởi tạo CNN
Random crop, random flip
Batch sampler ngẫu nhiên

Nếu seed không được đặt:

Mô hình khởi tạo khác nhau
Ảnh augmentation thay đổi
Thứ tự dữ liệu trong batch khác → Mô hình có thể cho accuracy khác nhau sau mỗi lần train.

Khi seed được cố định:

Pipeline trở nên ổn định
Dễ kiểm tra liệu thay đổi đến từ hyperparameter hay từ ngẫu nhiên

4. Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Ở môi trường dự án, reproducibility giúp nhóm thống nhất được các bước xử lý:

Đảm bảo pipeline chạy ổn định khi triển khai
So sánh phiên bản mô hình trong MLOps
Tái tạo mô hình cũ khi cần audit

Các module như MLOps Series rải rác từ Module 4 đến Module 12 thường nhấn vào việc kiểm soát version và log. Việc đặt seed là một phần nhỏ nhưng quan trọng trong toàn bộ quy trình đó.

5. Liên hệ kiến thức nền

Bạn có thể thấy seed xuất hiện từ:

Python cơ bản (Module 1–2): random.seed()
ML/DL (Module 4–7): khởi tạo trọng số, shuffling
CV/NLP (Module 9–10): data augmentation có yếu tố ngẫu nhiên
GenAI/LLM (Module 11–12): sampling trong mô hình sinh

Giữ seed cố định là nền tảng để hiểu cách hệ thống phản hồi trước từng thay đổi nhỏ.

6. Lời khuyên học thuật

Bạn có thể bắt đầu bằng các bài toán nhỏ để quan sát sự khác nhau giữa hai lần chạy khi có và không đặt seed. Từ đó, bạn hiểu rõ hơn cách RNG hoạt động trong pipeline.

7. Hỏi đáp nhanh về chủ đề

1. Đặt torch.manual_seed() có giúp tái lập hoàn toàn kết quả không?
Có, nếu toàn bộ các yếu tố ngẫu nhiên khác cũng được kiểm soát.

2. Có cần đặt seed cho CUDA không?
Có, nếu mô hình chạy trên GPU và bạn muốn kết quả ổn định hơn.

3. Dropout có bị ảnh hưởng khi đặt seed không?
Có, vì dropout dựa trên số ngẫu nhiên.

4. DataLoader shuffling có tái lập khi đặt seed không?
Có, nhưng cần kết hợp seed và thiết lập worker_init_fn phù hợp.

8. FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.