到底是怎样的一个bug，能让95%的PyTorch库中招，就连特斯拉AI总监深受困扰？
还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾&Rdquo;的。
这就是最近ReddIT上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的PyTorch+NuMpy组合时发现。
最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！
除此之外，网友热议的另外一个点，竟然是：
而是它到底算不算一个bug？
这究竟是怎么一回事？
事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NuMPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。
他还举出例子证实了自己的说法。
如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。
然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。
这个结果会着实让人有点一头雾水，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负数。
发现了问题后，这位网友还在GITHub上下载了超过10万个PyTorch库，用同样的方法产生随机数。
结果更加令人震惊：居然有超过95%的库都受到这个问题的困扰！
这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监KaRpathy也承认自己“被坑过&Rdquo;！
但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epoch都重新设置seed，或者用Python内置的随机数生成器就可以避免这个问题。
到底是不是bug？
如果这个问题已经可以解决，为什么还会引起如此大的讨论呢？
因为网友们的重点已经上升到了“哲学&Rdquo;层面：
这到底是不是一个bug？
在ReddIT上有人认为：这不是一个bug。
虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。
就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。
这不是产生伪随机数的问题，也不是nuMpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataloadeR的实现
对于包含随机转换的数据加载pIPeline，这意味着每个woRkeR都将选择“相同&Rdquo;的转换。
而现在NN中的许多数据加载pIPeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。
另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下运行才出现的，应该向更多用户指出来。
并且95%以上的PyTorch库受此困扰，也绝不是危言耸听。
有人就分享出了自己此前的惨痛经历：
我认识到这一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了问题。
也有用户补充说，如果 95% 以上的用户使用时出现错误，那么代码就是错的。
顺便一提，这提供了KaRpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常基本代码，“neuRal nets want to woRk&Rdquo;。
你有踩过PyTorch的坑吗？
如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来越多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量高达49w。
其中从向量、函数到Model.tRAIn()，无论是真bug还是自己出了bug，大家的血泪史还真的是各有千秋。
所以，关于PyToRch你可以分享的经验血泪史吗？