使用Hugging Face Hub加载Transformer模型，能否复现训练所用全部种子？

不一定能完全复现所有细节，具体情况如下：

可直接获取的信息 #

• 训练参数中的seed和data_seed：若模型上传者在Hub上附带了training_args.json、config.json或训练脚本，你能直接从中读取到显式设置的seed和data_seed。加载模型后，可通过model.config或专门的训练参数对象查看这些值。
• 确定性算法配置：如果训练时开启了PyTorch确定性模式（如执行torch.use_deterministic_algorithms(True)），这类设置若被记录在配置文件或脚本中，也能直接获取。

无法或难以获取的信息 #

• PyTorch全局种子：如果训练时通过torch.manual_seed()、torch.cuda.manual_seed_all()设置了全局种子，但未将这些操作记录在公开文件中，你无法从Hub上的模型文件反推具体数值。
• DataCollator相关种子：DataCollator的随机操作（如动态掩码、随机截断）若依赖未记录的独立种子，或种子由全局种子隐式生成，你无法直接获取具体的种子值。
• 环境隐性随机性：训练时的PyTorch版本、CUDA版本、硬件设备等环境差异，会影响确定性算法的表现，即便拿到所有种子，也可能因环境不一致无法完全复现训练结果。

实操建议 #

• 先查看模型Hub页面的「Files and versions」板块，寻找训练配置文件、脚本或README，这些通常包含关键的种子和确定性设置。
• 若没有公开这些信息，可尝试联系模型上传者索要训练细节。
• 复现时尽量对齐训练时的环境（PyTorch、CUDA版本等），即便种子不全，也能提升结果的一致性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jhn